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龙图腾网获悉桂林理工大学申请的专利一种基于MMoE-LSTM的柴油机氮氧化物排放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：CN119886419B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411884968.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于MMoE-LSTM的柴油机氮氧化物排放预测方法是由邱斌;卓涛声;潘明章;周益善;刘俊兵;金红设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MMoE-LSTM的柴油机氮氧化物排放预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于MMoE‑LSTM的柴油机氮氧化物排放预测方法。本发明的步骤包括：首先，利用完全集成经验模态分解与自适应噪声算法对柴油机氮氧化物排放时序数据进行分解，得到一系列子序列；其次，结合样本熵方法和K‑means聚类方法，将上述子序列重构为三个具有物理意义的子序列；然后，构建一种基于MMoE‑LSTM的预测模型，该方法能够准确捕捉柴油机氮氧化物排放序列数据中的特征，并通过软共享机制提高三个子序列的预测精度；最后，叠加各个子序列的预测结果，得到柴油机氮氧化物排放预测最终结果。本发明能够有效实现对柴油机氮氧化物数据的分解和去噪，且对柴油机氮氧化物排放预测有着较高的效率和精度。

本发明授权一种基于MMoE-LSTM的柴油机氮氧化物排放预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于MMoE-LSTM的柴油机氮氧化物排放预测方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤S1：获取柴油机氮氧化物排放时序数据，利用完全集成经验模态分解与自适应噪声方法CEEMDAN将柴油机氮氧化物排放时序数据分解为多个本征模态函数IMF和最终残差RES； 步骤S2：利用样本熵方法计算每个本征模态函数的熵值，根据计算得出的熵值，利用K-means方法进行分类聚合，重构为高频分量、低频分量和趋势分量三个子序列； 步骤S3：将上述三个子序列构成数据集，设置对每个子序列的预测作为子任务，构建多门混合专家结合长短时记忆网络MMoE-LSTM预测模型； 步骤S4：将数据集输入至MMoE-LSTM预测模型，得到每个子任务的预测结果，即三个分量的预测结果； 步骤S5：将分量的预测结果累加，得到柴油机氮氧化物排放预测结果； 其中CEEMDAN分解氮氧化物排放时序数据步骤具体为： A1:记为原始NOx排放数据时间序列，为第次实验中添加的高斯白噪声，第次分解NOx排放数据时间序列可表示为，为高斯白噪声加权系数，为经验模态分解的次数，称为经验模态分解算法EMD得到的第个IMF； 通过EMD分解得到第1个IMF分量，计算CEEMDAN分解得到唯一残差信号，计算公式为： A2:继续将高斯白噪声添加入残差中，重复上述步骤，得到和新的残差,计算公式为： A3:重复上述步骤，计算第个残差信号和第个分量，计算公式为： A4:直到获取的残差分量不能继续分解，此时获得CEEMDAN分解的所有分量和最终趋势项，则原始序列被分为个子序列和一个残差序列，如下所示： 式中：表示最终残差信号； MMoE-LSMT模型的建立过程为： MMoE是一种多任务学习模型，通过多个门控网络选择不同的专家网络来学习不同任务的联系和差异，MMoE模型的表达式如下： 其中，表示第个任务的输出，是第个任务的输出层函数，表示经过专家网络处理后的中间结果，接下来对专家网络处理结果进行解释： 是所有专家网络输出的加权求和，权重由门控网络确定： 该门控网络的输出就是所有专家的权重，表示一个可训练的矩阵，是专家的个数，是特征的维度； 在构建MMoE的专家网络时，结合LSTM网络能够构建对时间序列信息记忆和处理的专家网络，通过这种设计，专家网络能够更好地捕捉和利用不同任务间的特征关联，从而提升模型在多任务学习场景下的性能和泛化能力，LSTM网络由输入门、输出门和遗忘门组成：遗忘门负责计算当前时间步的隐藏状态和细胞状态中的哪些信息应该被遗忘或保留；输入门负责控制当前输入的信息有多少能够进入细胞状态，影响记忆单元的更新；输出门负责决定当前时间步的隐藏状态应该包含哪些信息，具体计算过程如下： 遗忘门，决定是否需要遗忘前一时间布的单元状态中的信息； 输入门，确定添加到单元状态中的新信息，是由输入门产生的候选值； 结合遗忘门和输出门的输出更新单元状态； 输出门，输出单元状态值；为隐藏状态输出； 式中，表示时间步的输入；和分别表示隐藏层的先前状态和当前状态；和分别是先前的和当前的单元存储信息；为权重矩阵；为偏移向量；为sigmoid激活函数。

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