买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉山东商业职业技术学院申请的专利一种融合注意力机制与特权信息的随机网络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：CN121169149B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511719347.6，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种融合注意力机制与特权信息的随机网络预测方法是由翟文文;王亮亮;许泽政;宋震;韩莹;王娟娟设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合注意力机制与特权信息的随机网络预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种融合注意力机制与特权信息的随机网络预测方法，涉及建筑能耗预测技术领域，其特征在于，包括以下步骤：S1：小波阈值去噪；各建筑能耗相关数据分别经过小波变换得到含有关键时频信息的小波系数，根据小波系数选择合适阈值可保留信号滤除噪声；S2：计算注意力矩阵及特征得分；S21：对去噪后的信号重构并分别输入至注意力机制模块中，计算各类相关特征对建筑未来能耗的贡献度权重；S22：在预测过程中动态更新权重，选取权重值最大的特征作为特权信息。本发明兼顾预测模型的精准性与动态适应性，满足实际应用中对建筑能耗高效精准预测的需求。

本发明授权一种融合注意力机制与特权信息的随机网络预测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合注意力机制与特权信息的随机网络预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：小波阈值去噪，各建筑能耗相关数据分别经过小波变换得到含有关键时频信息的小波系数，根据小波系数选择合适阈值可保留信号滤除噪声； 建筑能耗相关数据包括：空调能耗、照明能耗、室外温度、室外湿度、室内温度、室内湿度、太阳辐射强度、风速、室内人员数量、周日期偏移及月日期偏移； S2：计算注意力矩阵及特征得分； S21：对去噪后的信号重构并分别输入至注意力机制模块中，计算各类相关特征对建筑未来能耗的贡献度权重，所述S21中，注意力机制模块通过对去噪后的信号进行编码处理，结合中间权重集合的非线性变换，最终解码生成目标输出特征序列，其流程如下： S211：输入表示； 通过固定的历史时间序列来预测下一步的能耗值，输入数据去噪后的信号是维的矩阵，公式如下： ； 其中：m表示特征数； n表示历史时间序列步长； S212：线性变换对输入的特征矩阵进行线性变换，得到全局的查询矩阵Q、键矩阵K和值矩阵V分别为： ； 其中：是可学习参数，维度d×d，d为特征维度； ； S213：注意力得分计算通过点积运算计算查询与所有键的相似度：； 然后进行缩放和归一化权重：； ，维度是； 特征注意力得分矩阵‌:； 假设，则矩阵A的第i行j列的值为； 其中：为K的维度； A的维度为； S22：在预测过程中动态更新权重，选取权重值最大的特征作为特权信息； 所述S22的步骤为： 特权信息得分提取： 基于 S21 中动态生成的各时间步注意力权重，对所有时间步的最终注意力权重进行平均池化，获得每个特征在整个时间范围内的总体重要性评分，在输入矩阵的m行特征向量中，第i个特征向量的全局重要性评分为： ； 将全局重要性评分最高的输入特征向量定义为； S23：特权信息与赋予注意权重的特征矩阵一同输入至基于特权信息学习范式与核方法的随机向量函数链接预测网络，实现权重聚合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东商业职业技术学院，其通讯地址为：250103 山东省济南市历城区旅游路4516号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。