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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种高速动车组空转滑行趋势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：CN115310537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202210941838.5，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种高速动车组空转滑行趋势预测方法是由黄景春;余泳江;李政毅设计研发完成，并于2022-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高速动车组空转滑行趋势预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高速动车组空转滑行趋势预测方法，包括如下步骤：步骤一、对模型输入数据进行筛选和标准化处理；步骤二、通过值编码与位置编码得到含有位置信息的特征矩阵；步骤三、将步骤二得到的特征矩阵输入ProbSparse自注意力网络，得到不同特征向量不同位置的注意力关系，并通过多头方式并行计算；步骤四、解码器采用Mask自注意力网络，将不同时刻的滑动参数信息与滑动状态相关联，最后通过一个全连接层与Sigmoid激活函数直接对未来时刻进行分类预测。本发明能够提前1秒以上预测出列车的空转滑行趋势，预测准确率满足列车运用需求；预测速度快，能够同时对列车多轴的空转滑行趋势状态进行并行在线预测。

本发明授权一种高速动车组空转滑行趋势预测方法在权利要求书中公布了：1.一种高速动车组空转滑行趋势预测方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一、对模型输入数据进行筛选和标准化处理； 步骤二、通过值编码与位置编码得到含有位置信息的特征矩阵： 1对输入Xen通过一个一维卷积提取特征，得到特征矩阵其中d_mod为模型的输入维度； 2对Xen的每行向量进行基于三角函数的相对位置编码： 3将特征矩阵Vemb与位置编码PE相加得到Attention网络的输入 步骤三、将步骤二得到的特征矩阵输入ProbSparse自注意力网络，得到不同特征向量不同位置的注意力关系，并通过多头方式并行计算，其中：通过多头方式并行计算的方法为： 第一步、将Xattention分为多个头进行并行计算，每个头通过三个全连接层FCx得到三个矩阵： Lhead＝d_mod FCX＝XW+b 其中W为权重矩阵，b为偏置，Lhead为每个头的维度，σ·为RELU激活函数； 第二步、随机选取top_n个Keys得到RandomKeys，再与Qurries进行Max-MeanMeasurement，得到Keys与Qurries之间的分布差异： 其中Qi∈Qurries，Lk为Keys的长度，Lk＝Lseq； 第三步、筛选出与RandomKeys分布差异最大的top_n个Qurries，再与Keys和Values进行注意力计算，然后将Values中剩下的稀疏注意力部分取平均值得到最终的Attention_V： Attention_V＝replace[MeanV,AttentionQ,K,V]； 步骤四、解码器采用Mask自注意力网络，将不同时刻的滑动参数信息与滑动状态相关联，最后通过一个全连接层与Sigmoid激活函数直接对未来时刻进行分类预测。

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