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龙图腾网获悉中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司;西昌飓源风电开发有限公司申请的专利基于PCA与MIC及融合模型的风机齿轮箱油温预测方法及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：CN116307162B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310235281.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于PCA与MIC及融合模型的风机齿轮箱油温预测方法及系统是由黄河;张世殊;熊涛;邱向东;侯彦硕;李杨扬;李天怡;赖刚;彭莉;张亮;廖礼;余林;衷诚;廖永强;李培宇设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于PCA与MIC及融合模型的风机齿轮箱油温预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及风机齿轮箱油温预测领域，具体涉及一种基于PCA与MIC及融合模型的风机齿轮箱油温预测方法及系统。技术方案包括：通过MIC与相关矩阵对初始特征进行筛选；通过PCA对初始特征进行空间转换获取信息量大于设置阈值信息量的主成分向量；将相关主成分向量与筛选后的初始特征相结合，得到第一特征集合；对第一特征集合进行二次相关性分析，以及通过MIC筛除第一特征集合中变量之间的相关关系大于设置阈值相关关系的变量；将前两个主成分向量加入第一特征集合，得到第二特征集合；通过第二特征集合对第一模型、第二模型以及第三模型进行训练及交叉验证，融合权重得到融合模型；通过融合模型对风机齿轮箱油温进行预测。本发明适用于齿轮箱油温预测。

本发明授权基于PCA与MIC及融合模型的风机齿轮箱油温预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于PCA与MIC及融合模型的风机齿轮箱油温预测方法，其特征在于，包括： 初始数据特征的筛选与重构： 通过MIC与相关矩阵对初始特征进行筛选，得到筛选后的初始特征； 通过PCA对初始特征进行空间转换获取信息量大于设置阈值信息量的主成分向量； 将大于设置阈值信息量的主成分向量与筛选后的初始特征相结合，得到第一特征集合； 对第一特征集合进行二次相关性分析，以及通过MIC筛除第一特征集合中变量之间的相关关系大于设置阈值相关关系的变量； 对主成分向量按照信息量从大到小进行排序，将前两个主成分向量加入第一特征集合，得到第二特征集合； 模型建立与预测： 通过第二特征集合对第一模型、第二模型以及第三模型进行模型训练及交叉验证，交叉验证后将不同的模型的输出乘以对应的权重后相加，得到融合模型的输出；所述第一模型为极端随机提升回归模型，所述第二模型为随机森林回归模型，所述第三模型为长短期记忆神经网络模型； 通过融合模型对风机齿轮箱油温进行预测。

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中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司;西昌飓源风电开发有限公司，其通讯地址为：610072 四川省成都市青羊区浣花北路1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”。

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