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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种面向算力网络的多类型任务需求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：CN119149238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202411387649.3，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种面向算力网络的多类型任务需求预测方法是由蒋昌俊;闫春钢;王成;丁志军;钱晓晟;喻剑;张亚英;朱航宇;王利莹;王朝栋设计研发完成，并于2024-10-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向算力网络的多类型任务需求预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及算力网络预测，提出了一种面向算力网络的多类型任务需求预测方法。该方法通过对算力网络场景中的多类型任务需求进行分析和特征提取，通过深度神经网络对任务需求进行分析和处理，输出分类结果，将分类后的任务需求通过频率注意力机制和非平稳因子相结合的方式处理，不仅能够实现自动从全局数据中抽取更深层次的关联特征，而且能够自动识别出任务中的突变需求，从而提高了算力网络场景下多类型任务需求的预测精度。对比传统的方法，本方法从时域和频域结合的角度对算力网络任务需求数据进行刻画，并引入非平稳因子，能够有效地识别出任务需求中的突变性数据，具有更高的准确性和适用性。

本发明授权一种面向算力网络的多类型任务需求预测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向算力网络的多类型任务需求预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：根据原始任务需求数据获取初始任务需求数据，基于所述初始任务需求数据进行数据标准化处理，得到标准化后的序列，并在该序列中划分出训练集、测试集和验证集； 步骤S2：基于步骤S1中标准化后的序列，经过深度神经网络分类器输出得到不同任务需求对应的分类标签； 步骤S3：基于步骤S2得到的分类标签和步骤S1划分的训练集，进行序列特征工程并计算序列的非平稳因子，通过非稳态频率注意力机制编码器进行重新编码； 步骤S4：基于步骤S3中非稳态频率注意力机制编码器的编码结果，将其输入解码器中生成预测结果，并保存当前训练参数；随后，将步骤S1中划分的验证集作为输入，利用当前保存的训练参数生成预测值，并与验证集的实际值进行比较，优化损失函数，从而得到最优的训练参数； 步骤S5：基于步骤S4中得到的最优训练参数，利用步骤S1中划分的测试集进行预测计算，以评估预测性能并输出预测结果。

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