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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于因果卷积的量子双向循环网络的多步时序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：CN119250115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202411286884.1，技术领域涉及：G06N3/044；该发明授权基于因果卷积的量子双向循环网络的多步时序预测方法是由孟献兵;郭必诚;徐康康;朱成就;胡晨光;林双顺;于沃浩设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于因果卷积的量子双向循环网络的多步时序预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于因果卷积的量子双向循环网络的多步时序预测方法。本发明通过基于时序感知的量子因果卷积网络，量子因果卷积网络包括多层时序维度的量子因果卷积层以及由量子挤压激励机制层构成的残差块，可以在较浅的网络中捕捉到更长的时间依赖，并借助量子计算的优势，实现快速捕捉和处理数据间的长时依赖关系、因果关系以及时间顺序关联性；通过注意力机制引导的量子双向循环网络，融合时序状态信息和时序特征信息，以增强时序信息的表达，有效提高了处理复杂时变关系的能力，并利用多头注意力机制引导双向循环单元的隐层重要信息的更新，捕捉和整合长时跨度重要信息。与现有技术相比，本发明有效提高了对多步时序预测的性能。

本发明授权基于因果卷积的量子双向循环网络的多步时序预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于因果卷积的量子双向循环网络的多步时序预测方法，其特征在于，所述多步时序预测方法包括以下步骤： S1、获取时序数据； S2、建立基于时序感知的量子因果卷积网络，将所述时序数据作为所述量子因果卷积网络的输入进行信息提取，得到时序状态信息和时序特征信息； S3、建立量子双向循环网络，将所述时序状态信息和所述时序特征信息作为所述量子双向循环网络的输入进行多步时序预测，得到多步预测值； 所述量子因果卷积网络包括基于多层时序维度的量子因果卷积层、量子挤压激励层以及变分量子电路； 所述量子因果卷积层和所述量子挤压激励层构成残差块，所述残差块用于提取所述时序数据中的所述时序特征信息，所述变分量子电路用于提取所述时序数据中的所述时序状态信息； 所述量子因果卷积层包括量子膨胀因果卷积层、权重归一化层、ReLU层以及丢弃层；其中，所述量子膨胀因果卷积层用于通过量子态的叠加处理和膨胀处理，提取所述时序数据中的时间依赖关系； 所述量子双向循环网络包括正向循环单元和反向循环单元，所述正向循环单元和反向循环单元包括重置门、更新门以及候选隐状态。

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