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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于时空特征融合的烧结终点预测模型及其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：CN119848800B 。

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：202411986412.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于时空特征融合的烧结终点预测模型及其系统是由范晓慧;黄晓贤;彭梓塘;陈许玲;冯振湘;甘敏;季志云;孙增青;姜涛设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空特征融合的烧结终点预测模型及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空特征融合的烧结终点预测模型及其系统。该模型包括：获取烧结过程数据，采用时间序列方法分别构建长期变量矩阵Ml和短期变量矩阵Ms；基于ResNet网络和Transformer架构建立烧结终点预测模型；将长期变量矩阵Ml和短期变量矩阵Ms经矩阵重构后输入预测模型中，依次经特征提取和特征重构，获取回归输入向量，再经迭代训练，输出预测值。该模型根据烧结流程的空间分布特点将输入参数划分为长期变量和短期变量，同时根据变量的时序特性构建变量矩阵，充分考虑了不同时间、空间特性的变量对烧结终点的影响，基于该模型所构建的预测系统无需采用人工经验进行数据特征提取，可以识别出更深层次的特征信息，从而大幅提高预测模型的准确性。

本发明授权一种基于时空特征融合的烧结终点预测模型及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时空特征融合的烧结终点预测模型，其特征在于，包括： 步骤S1、获取烧结过程数据，采用时间序列方法分别构建长期变量矩阵Ml和短期变量矩阵Ms； 步骤S2、基于ResNet网络和Transformer架构建立烧结终点预测模型； 步骤S3、将长期变量矩阵Ml和短期变量矩阵Ms经矩阵重构后输入预测模型中，依次经特征提取和特征重构，获取回归输入向量，再经迭代训练，输出烧结终点预测值； 所述烧结终点预测模型的框架包括：基于ResNet网络的序列特征提取模块、特征重构模块和基于Transformer的回归预测模块； 所述特征提取后，长期变量矩阵Ml和短期变量矩阵Ms均转化为大小为n*2n，1的特征向量；所述特征重构的过程为：将长期变量矩阵Ml和短期变量矩阵Ms所得特征向量变形为大小为n，2n矩阵，再通过上下拼接，得到大小为2n，2n的回归输入矩阵； 所述特征提取模块分别由对长期变量矩阵作特征提取分支和对短期变量矩阵作特征提取分支组成，各分支均采用ResNet网络进行特征提取； 所述对长期变量矩阵作特征提取分支的ResNet网络中第一个卷积层和最大池化层的步长设置为2,1；所述对短期变量矩阵作特征提取分支的ResNet网络中不设置最大池化层；所述长期变量特征提取分支和短期变量特征提取分支的ResNet网络中3´3卷积核的步长设置为1，且不使用下采样。

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