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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利一种基于扩散模型的水务工单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：CN120849879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511363324.6，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于扩散模型的水务工单量预测方法是由喻小光;许国明;陈霞设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型的水务工单量预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于扩散模型的水务工单量预测方法，属于时间序列预测领域，包括：由工单详情数据集获取聚合样本；将L组聚合样本中的受理内容字段和工单类别字段转换为工单详情词嵌入；工单量预测序列真实值输入扩散器以得到K个带噪工单量预测序列，将带噪工单量预测序列作为当前帧工单量预测序列以获取带噪隐层预测特征向量，利用条件网络的编码器提取历史序列特征隐向量，将其与工单详情词嵌入进行拼接后融合带噪隐层预测特征向量，以生成下一帧工单量预测序列，重复本步骤以得到最终还原的工单量预测序列；计算均方误差损失函数，更新网络参数，获取下一个L组聚合样本和训练样本。本发明能够避免过拟合，提升预测的长度和精度。

本发明授权一种基于扩散模型的水务工单量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的水务工单量预测方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S1、获取工单量数据集和工单详情数据集，工单量数据集中的每条记录具有时段字段，依工单量数据集中每条记录的时段字段将工单详情数据集按小时进行分组聚合，得到多组聚合样本； 步骤S2、从工单详情数据集中依次选取L组聚合样本，将各组聚合样本中的受理内容字段和工单类别字段输入条件网络的中文BERT模块，以转换为工单详情词嵌入； 步骤S3、根据工单量数据集获取训练样本，训练样本包含工单量历史序列、工单量预测序列真实值、以及气温、节假日信息及全局时间信息序列，将工单量预测序列真实值输入扩散器，分K步加入噪声直至工单量预测序列真实值变为高斯噪声，第k步加入噪声后得到带噪工单量预测序列，k=1,2,…,K，为当前训练样本标志； 步骤S4、将第k=K步加入噪声后得到的带噪工单量预测序列作为当前帧工单量预测序列输入扩散去噪网络的编码器得到带噪隐层预测特征向量，将训练样本的工单量历史序列、气温、节假日信息及全局时间信息序列输入条件网络的编码器，以提取历史序列特征隐向量，并将历史序列特征隐向量与工单详情词嵌入进行拼接，拼接结果融合带噪隐层预测特征向量后输入扩散去噪网络的解码器，由当前帧工单量预测序列、解码器输出以及噪声随机值加权生成下一帧工单量预测序列，将下一帧工单量预测序列作为当前帧工单量预测序列并重复本步骤以得到最终还原的工单量预测序列； 步骤S5、最小化最终还原的工单量预测序列与工单量预测序列真实值之间的均方误差损失函数，更新扩散去噪网络和条件网络的参数；进入步骤S2选取下一个L组聚合样本，在步骤S3中获取下一个训练样本，直至采用了设定数量的训练样本，得到训练好的预测模型。

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