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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种基于多采样率的TTPA-LSTM软测量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：CN119673323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411693469.8，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种基于多采样率的TTPA-LSTM软测量方法是由熊伟丽;王法正;隋璘设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多采样率的TTPA-LSTM软测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多采样率的TTPA‑LSTM软测量方法，属于现代工业过程软测量建模和应用领域。所述方法包括：通过构建TTPA‑LSTM模型实现对脱丁烷塔工业过程塔底丁烷浓度的准确预测。本发明通过时间感知模块中时间间隔相关的非递增启发式函数，对短期记忆加权处理，模拟了降采样率方法的同时保留更多信息，解决了高低采样率带来的特征提取困难问题；另一方面，引入时间模式注意力模块，通过二维卷积滤波器对所得特征实现跨时间步整合，解决了多元时序时间滞后问题，同时提升了模型的预测能力，解决实际工业生产中存在的此类问题。

本发明授权一种基于多采样率的TTPA-LSTM软测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多采样率的TTPA-LSTM软测量方法，用于实现对于具体工业过程中质量变量的预测，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：采集实际工业过程中的历史数据作为样本数据，所述历史数据包括过程变量以及对应的质量变量； 步骤2：对样本数据进行预处理； 步骤3：对经过预处理的数据集进行划分并构建时间感知模型； 步骤4：结合时间感知模型构建TTPA-LSTM模型并设置参数； 步骤5：对TTPA-LSTM模型的参数进行优化； 步骤6：将待预测的质量变量对应的过程变量输入训练好的TTPA-LSTM模型中，得到对应的预测值； 所述步骤3中时间感知模型的构建包括：在TTPA机制的时间感知模块中，引入LSTM以充分地提取多采样率特征，并将长短期信息进行分解和加权； 通过上一时刻的细胞状态得到短期记忆分量，并根据权重对其调整，得到加权后的短期记忆，同时经得到去除后的长期子空间分量，最终组合获得调整后的先前记忆，详细的数学表达式如下： 其中，和分别是子空间分解的权重和阈值，为矩阵对应元素相乘运算，为启发式衰减函数，用于将经过的时间转换为权重，其表达式为： 其中，为自然对数，为小于10-5的随机变量； 所述步骤4包括： 整合来自先前时刻的隐藏信息，对其提取行向量并输入至K个卷积滤波器运算，令最大时间长度为T，将历史信息切分为m个行向量增强模型的特征提取能力，当预测包含w个时刻滞后的数据时，得到第i个行向量对应第j个滤波器的卷积结果的表达式为： 其中，为卷积运算第i行第列所产生的结果，为对应卷积滤波器； 定义得分函数以评估每个行向量对应的卷积结果相关性： 其中，为第i个行向量的卷积结果，为函数计算注意力的权重矩阵，为当前时刻隐藏信息； 之后计算注意力得分的值，通过sigmoid激活函数获取注意力得分： 在此基础上计算得到加权和的表达式为： 并与当前时刻隐藏信息结合得到最终的输出的表达式为： 其中，和分别是各自和各自计算的权重。

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