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龙图腾网获悉南京农业大学申请的专利基于池化注意力的设施环境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：CN116578862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310550634.3，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于池化注意力的设施环境多步预测方法是由任守纲;顾兴健;赵鑫源;车建华设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于池化注意力的设施环境多步预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于池化注意力的设施环境多步预测方法及系统，该方法基于畜禽舍内的环境影响因素数据和舍内环境参量的历史数据进行训练，建立基于池化注意力的预测模型；通过预测模型对开始时刻T1到结束时刻T2获取的若干条环境影响因素数据和舍内环境参量进行编码，获取隐状态向量；使用池化注意力模块对舍内环境参量中的非稳定跃变特征进行提取，获取注意力矩阵；对注意力矩阵和隐状态向量进行特征融合解码，将解码后的输出映射为待预测的舍内环境参量。该方法充分利用禽舍多变量时间序列数据的信息进行建模，从序列不同维度的特征角度实现多步预测，在中长期时间序列预测任务中精度有显著提升。

本发明授权基于池化注意力的设施环境多步预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于池化注意力的设施环境多步预测方法，其特征是，该方法基于畜禽舍内的环境影响因素数据和舍内环境参量的历史数据进行训练，建立基于池化注意力的预测模型；通过预测模型对开始时刻T1到结束时刻T2获取的若干条环境影响因素数据和舍内环境参量进行编码，获取隐状态向量；使用池化注意力模块对舍内环境参量中的非稳定跃变特征进行提取，获取注意力矩阵；对注意力矩阵和隐状态向量进行特征融合解码，将解码后的输出映射为待预测的舍内环境参量； 该方法具体包括编码步骤、解码步骤和映射步骤： 编码步骤，将开始时刻T1到结束时刻T2的若干条环境影响因素数据Xt和舍内环境参量Yt作为输入序列，t表示时刻，采用堆叠时序分解单元进行编码获取多级稳定特征，拼接后获得输入序列的隐状态向量H； 解码步骤，使用池化注意力模块对舍内环境参量Yt中的非稳定跃变特征进行提取，得到注意力矩阵C并进行多头注意力处理； 对多头注意力处理后的注意力矩阵C与编码得到的隐状态向量H进行特征融合，采用MLP模块和LN模块对融合后的数据进行归一化，得到解码输出D； 映射步骤，采用全连接层对解码输出D进行解析，获得预测结果。

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南京农业大学，其通讯地址为：210000 江苏省南京市玄武区卫岗1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”。