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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于目标相关时空编码-任务解码的烧结终点多步预测方法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：CN119575892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411660195.2，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种基于目标相关时空编码-任务解码的烧结终点多步预测方法是由张新民;皮松岩;罗月阳;钱金传;宋执环设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于目标相关时空编码-任务解码的烧结终点多步预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于目标相关时空编码‑任务解码的烧结终点多步预测方法，构建由多个空间注意力增强的时序卷积模块堆叠而成的时空编码器；对目标值历史序列进行完全自适应噪声集合经验模态分解，将筛选出的内在模态函数输入门控神经网络后通过全连接层，其结果输入采用时间注意力机制构建的任务特定解码器中；预处理历史工业过程生产数据以训练时空编码器和任务特定解码器构成的预测模型；预处理实时工业过程生产数据，输入训练好的预测模型，得到预测结果。本发明能够有效地从多个层次提取特征，深入挖掘目标变量历史数据中的隐含信息，显著增强模型对烧结终点状态的预测能力。

本发明授权一种基于目标相关时空编码-任务解码的烧结终点多步预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于目标相关时空编码‑任务解码的烧结终点多步预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：从烧结厂的数据库中提取一段时间内的历史工业过程生产数据，对这些数据进行数据预处理，得到预处理后的历史工业过程生产数据； S2：构建由多个空间注意力增强的时序卷积模块堆叠而成的时空编码器，每个空间注意力增强的时序卷积模块包括因果膨胀卷积模块和空间注意力模块，前者的输入xt和后者的输出之间通过一维卷积残差连接；所述因果膨胀卷积模块有若干层，每层的输入数据经过因果膨胀卷积层得到其时序特征并扩大感受野，权重标准化后经非线性激活函数层激活，再经过丢弃层输出，最终得到时间步t的输出特征图Ot；Ot输入空间注意力模块，经过全局注意力层提取各通道的全局信息后，输入第一全连接层，由PReLU函数激活，其结果输入第二全连接层，由sigmoid函数激活，输出空间注意力调整后的输出特征图zt； S3：对目标值历史序列进行完全自适应噪声集合经验模态分解，得到多个内在模态函数和一个残差分量；将方差贡献比大于阈值的内在模态函数输入门控神经网络中提取时序特征，为每个时间点生成一个隐藏状态；将隐藏状态输入全连接层，转换为适合任务特定解码器处理的维度和格式； S4：构建任务特定解码器，采用时间注意力机制，在每个预测步长中适应性地提取整个时空编码器输出的相关信息，捕捉与预测目标更紧密相关的隐藏状态；在最终输出层使用独立权重的记忆单元，每个预测步长拥有独立的参数集；最终输出多步预测结果； S5：用S1获得的预处理后的历史工业过程生产数据训练时空编码器和任务特定解码器构成的预测模型，得到训练好的预测模型； S6：获取实时的工业过程生产数据，采用S1的方法进行预处理后，输入训练好的预测模型中，得到预测结果。

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