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龙图腾网获悉陕西铁路物流集团有限公司申请的专利一种基于informer模型铁路煤炭运输量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：CN116307207B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310292221.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于informer模型铁路煤炭运输量预测方法是由赵国智;李维平;张志春;温佳;李娟;李红珍;赵亮设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于informer模型铁路煤炭运输量预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于informer模型铁路煤炭运输量预测方法，包括步骤：整理铁路运输数据样本作为训练集，根据时刻煤炭运输量对训练集添加标签，形成时间序列训练集；提取时间序列训练集的样本特征，对informer神经网络模型进行训练；将informer神经网络模型输出的煤炭运输量预测值进行反归一化处理，得到最终的煤炭运输量。本发明使用informer神经网络模型提高煤炭运输量预测精度，改进的损失函数从多方面约束和分析煤炭运输场景中相关的数据，以及改进激活函数以提高预测准确度，实现铁路资源的高效运用。

本发明授权一种基于informer模型铁路煤炭运输量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于informer模型铁路煤炭运输量预测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1，整理铁路运输数据样本作为训练集，根据时刻煤炭运输量对训练集添加标签，形成时间序列训练集； 所述铁路运输数据样本包括铁路煤炭历史产量、煤炭价格、历史煤炭运输量、煤炭运输时长以及运输费用；整理为第i个时刻的训练集xi={Pi,Price,Trans,Time,Money}，其中Pi表示铁路煤炭历史产量，Price表示煤炭价格，Trans表示历史煤炭运输量，Time表示煤炭运输时长，Money表示运输费用，i=1,2,...,t，共有t个时刻； 形成时间序列训练集X={x1,x2,...,xt}； 步骤2，提取时间序列训练集的样本特征，对informer神经网络模型进行训练； 所述提取时间序列训练集的样本特征，对informer神经网络模型进行训练的步骤，包括： 通过全连接获得长度为1的单位矢量w1,w2,w3,w4,w5； 将单位矢量与训练集xi={Pi,Price,Trans,Time,Money}进行点积，得到矢量v1,v2,v3,v4,v5，再通过全连接得到informer神经网络模型在第i个时刻的输入Thi-input； 将第i个时刻的煤炭运输量yi作为informer神经网络模型对应的输出，对informer神经网络模型进行训练，直到训练完成预设步长或模型达到收敛时，得到训练好的informer神经网络模型； 所述informer神经网络模型的预测性损失函数Lpre为： 其中，为第i个时刻的煤炭运输量真实值，为第i个时刻的煤炭运输量预测值； 所述informer神经网络模型的重构性损失函数Lrec为： 其中，j表示第j个铁路运输数据样本，J=5；表示第j个铁路运输数据样本的影响函数；表示第j个铁路运输数据样本对煤炭运输量真实值的影响程度，与对煤炭运输量预测值的影响程度之间的差值；表示二范数； 所述informer神经网络模型的记忆性损失函数Lrem为： 其中，表示最大煤炭运输量，表示第i个时刻的最大煤炭运输量； 所述informer神经网络模型的总损失函数L为： 其中，表示放大系数，表示惩罚因子； 所述将第i个时刻的煤炭运输量yi作为informer神经网络模型对应的输出，对informer神经网络模型进行训练的步骤，包括： 所述informer神经网络模型包括编码器、解码器，所述编码器包括多头ProbSparse自注意力模块和自注意力蒸馏模块； 将Thi-input输入编码器，经过如下处理： 其中，表示第j+1层自注意力蒸馏模块的输出，表示第j层自注意力蒸馏模块的输出；Conv1D表示在时间维度上的一维卷积；Softplus表示激活函数；MaxPool表示最大值池化下采样操作； 解码器的输入为： 其中，表示解码器的输入，表示起始符，表示解码器预测的占位符；表示输入的序列长度，表示预测序列长度，表示模型维度；Concat表示拼接操作； 步骤3，将informer神经网络模型输出的煤炭运输量预测值进行反归一化处理，得到最终的煤炭运输量。

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