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龙图腾网获悉金祺创(北京)技术有限公司申请的专利融合深度学习与物联网的数字孪生数据同步方法及系统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：CN120434256B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510478554.0，技术领域涉及：H04L67/1095；该发明授权融合深度学习与物联网的数字孪生数据同步方法及系统是由张玉祺;程丽;鲁星星;齐文宇;明有为设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合深度学习与物联网的数字孪生数据同步方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种融合深度学习与物联网的数字孪生数据同步方法及系统，涉及数据同步技术领域。方法包括：基于物联网设备的数字孪生信息，通过滑动窗口调用时间戳与数据序列标识，进行时间跨度采集，计算数据序列中相邻时间片的特征值变化幅度，并执行传输数据稀疏化处理，减少通信负担，得到稀疏特征集。本发明中，通过采用滑动窗口技术和时间序列分析，能够高效提取和压缩数据特征，显著减少数据传输中的冗余，提升传输速率和效率，动态分段解码和特征映射结构应用使对数据波动具有更强的响应能力与预测精度，智能调整数据流向和节点连接权重，根据实时网络状态和带宽分配情况优化数据同步路径，确保数据在多节点和多平台间的高效同步。

本发明授权融合深度学习与物联网的数字孪生数据同步方法及系统在权利要求书中公布了：1.融合深度学习与物联网的数字孪生数据同步方法，其特征在于，所述方法包括： S1、基于物联网设备的数字孪生信息，通过滑动窗口调用时间戳与数据序列标识，进行时间跨度采集，计算数据序列中相邻时间片的特征值变化幅度，并执行传输数据稀疏化处理，得到稀疏特征集； S2、基于所述稀疏特征集，依据时间序列特征值，计算每个特征值间的差异，分析物联网设备数据同步中的波动范围和变化特征，并依据分析结果执行动态分段解码，得到波动特征映射结构； S3、基于所述波动特征映射结构，采集物联网设备间的数据同步路径，评估物联网设备通信节点的连接效率和负载状态，计算节点间的数据流动强度与同步路径依赖值，同时调整数据流向和节点连接权重，得到时空一致性结果； S4、基于所述时空一致性结果，收集同步过程中的网络状态和带宽分配情况，根据当前传输路径负载状态，计算同步路径的流量分布，并根据路径的通信效率和当前负载，得到传输通道优化配置； S5、基于所述传输通道优化配置，依据路径中的业务数据同步速率，分析时间窗口内同步速率变化的特征值，筛选同步路径中高频波动特征的数据序列，并根据路径中的数据同步速率，得到数据同步路径优化结果； 所述S2的基于所述稀疏特征集，依据时间序列特征值，计算每个特征值间的差异，分析物联网设备数据同步中的波动范围和变化特征，并依据分析结果执行动态分段解码，得到波动特征映射结构，包括： S201、基于所述稀疏特征集，依据时间序列排列特征值，通过对每个时间点的特征值进行差异数据解析，确定相邻特征值之间的差异量，得到特征差异序列； S202、基于所述特征差异序列，分析特征值差异量的数据波动范围，统计差异值的数值变化，并识别数值变化的时间段，标注片段起止时间，得到波动片段集合； S203、基于所述波动片段集合，识别波动片段的时间序列的特征值，计算特征值随时间变化的数值趋势，依据时间点特征进行排序特征值，得到波动特征映射结构。

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