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龙图腾网获悉东南大学;南京集成电路设计自动化技术创新中心申请的专利一种数字集成电路线延时预测方法、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118211542B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410406459.5，技术领域涉及：G06F30/3315；该发明授权一种数字集成电路线延时预测方法、设备及存储介质是由曹鹏;王子阳;巩芮彤;吴晨旭;叶雨萱;戚山珊;丁文杰设计研发完成，并于2024-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数字集成电路线延时预测方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数字集成电路线延时预测方法、设备及存储介质，首先，通过物理设计工具对电路进行物理设计，提取电路布线后版图寄生参数信息作为预测模型的输入特征，然后通过在spef网表中提取路径拓扑信息，进行序列特征预处理，将处理后的特征作为矩匹配模型的输入，建立起网表拓扑结构与线延时之间的联系。将矩匹配模型的输出和网表拓扑信息预处理的输出进行合并后作为XGboost模型和随机森林模型的特征输入。最后运用贝叶斯优化的方法进行超参数优化，得到鲁棒性较强的延时预测模型，输出延时预测值。本发明与传统精确模型方法相比，能够在较低的仿真开销情况下，取得更高精度的预测效果，对于数字集成电路的下时序签核具有重要意义。

本发明授权一种数字集成电路线延时预测方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数字集成电路线延时预测方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1：获取指定电路的寄生参数格式网表，同一电路的每个输出单元节点对应一个网表，提取每个网表中每个输入单元节点的寄生参数；通过仿真工具对每个输入单元节点的寄生参数进行仿真，得到每个网表中输出单元节点与输入单元节点各路径的延时信息作为真实线延时； 步骤2：将所有的寄生参数进行序列特征预处理，得到网表简化拓扑信息； 步骤3：将所有的寄生参数作为矩匹配算法的输入，通过对寄生参数的传递函数进行矩匹配运算，获取网表拓扑结构与矩匹配理论线延时之间的联系； 步骤4：将网表拓扑结构与矩匹配理论线延时之间的联系和网表简化拓扑信息进行合并作为输入特征，将网表对应的真实线延时作为输入标签；对输入特征与输入标签进行数据清洗，得到清洗后的输入特征与输入标签； 步骤5：采用贝叶斯优化方法对XGboost模型和随机森林模型进行超参数调整，得到XGboost模型和随机森林模型的最优参数，将最优参数分别代入XGboost模型和随机森林模型，得到优化后的XGboost模型和随机森林模型； 步骤6：利用清洗后的输入特征与输入标签分别训练优化后的XGboost模型和随机森林模型，得到训练好的XGboost模型和随机森林模型； 步骤7：获取输入特征，逐一删除输入特征中的某一特征，将剩余的输入特征分别输入XGboost模型和随机森林模型，根据输出结果分别计算XGboost模型和随机森林模型的预测指标，当预测指标变化幅度大于阈值时，保留被删除的输入特征，当预测指标变化幅度小于阈值时，去除被删除的输入特征，最终得到被保留的输入特征； 步骤8：获取待预测电路的标准的寄生参数格式网表，根据待预测电路的标准的寄生参数格式网表获取待预测电路的输入特征，根据被保留的输入特征从待预测电路的输入特征中找出最优输入特征，将最优输入特征输入权重神经网络，得到XGboost模型权重和随机森林模型权重； 步骤9：将最优输入特征分别输入训练好的XGboost模型和随机森林模型，得到XGboost模型线延时预测值，随机森林模型线延时预测值，将XGboost模型线延时预测值，随机森林模型线延时预测值与XGboost模型权重和随机森林模型权重进行加权求和，得到最终的待预测电路的线延时预测值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东南大学;南京集成电路设计自动化技术创新中心，其通讯地址为：210018 江苏省南京市玄武区四牌楼2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。