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龙图腾网获悉中国民航大学申请的专利基于混合双向时域卷积网络的数据处理方法、设备和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：CN120561872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511056464.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于混合双向时域卷积网络的数据处理方法、设备和介质是由丁建立;宋培耀设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合双向时域卷积网络的数据处理方法、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机技术应用领域，特别是涉及一种基于混合双向时域卷积网络的数据处理方法、设备和介质。方法包括：接收包含原始模型和原始数据集的训练请求，其中原始模型由双向时域卷积网络模块、双向门控循环单元模块、特征权重分配模块及输出预测模块级联构成，训练数据为指定机场的历史航班数据。其次，通过设计三种滑动窗口机制对数据集进行多尺度划分。最后，基于各尺度序列数据集独立训练原始模型，生成对应目标模型，以捕捉不同时间粒度下的航班运行规律。该方法通过多尺度窗口划分与混合网络架构的结合，有效增强了模型对航班数据中复杂时序依赖关系的建模能力，适用于航班延误预测等时序分析任务。

本发明授权基于混合双向时域卷积网络的数据处理方法、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于混合双向时域卷积网络的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S100，接收当前的模型训练请求信息，所述模型训练请求信息包括需要训练的原始模型和用于训练模型的原始数据集；其中，所述原始模型包括依次连接的双向时域卷积网络模块、双向门控循环单元模块、特征权重分配模块和输出预测模块，所述原始数据集包括多条原始数据，每条原始数据包含输入信息与输出信息，输入信息包括航班的基础属性、时间相关特征、空间相关特征、运行状态以及环境信息；输出信息为航班的实际到达时间； S200，对原始数据的输入信息进行第一预处理操作，得到第一预处理结果并作为输入特征向量，对输出信息进行第二预处理操作，得到第二预处理结果并作为目标值；将每条原始数据对应的输入特征向量与目标值组合为一条训练数据，由此得到用于对原始模型进行训练的训练数据集； S300，分别基于第一滑动窗口机制、第二滑动窗口机制和第三滑动窗口机制，将训练数据集划分为第一训练数据集、第二训练数据集和第三训练数据集；其中，第一滑动窗口机制的滑动步长为1个第一时间维度，窗口长度为L1个第一时间维度，L1≥1；第二滑动窗口机制的滑动步长为1个第二时间维度，窗口长度为L2个第二时间维度，L2≥1；第三滑动窗口机制的滑动步长为1个第三时间维度，窗口长度为L3个第三时间维度，L3≥1，并且，第一时间维度的时长小于第二时间维度的时长，第二时间维度的时长小于第三时间维度的时长； S400，基于每个训练数据集，对所述原始模型进行训练，得到训练好的原始模型，作为该训练数据集对应的目标模型。

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