合肥城市云数据中心股份有限公司李晓洁获国家专利权
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龙图腾网获悉合肥城市云数据中心股份有限公司申请的专利异步时序数据处理及预测建模方法、系统、设备与介质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：CN119337064B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202411886474.0，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权异步时序数据处理及预测建模方法、系统、设备与介质是由李晓洁;陈坤鹏;李志远;夏传芳;陈磊;李海松设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本异步时序数据处理及预测建模方法、系统、设备与介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种异步时序数据处理及预测建模方法、系统、设备与介质，它们是相互对应的方案，方案中：通过结合图注意力网络（GAT）强大的空间建模能力和门控循环单元（GRU）处理时序数据的优势，能够全面捕捉多阶段连续生产过程中复杂且多变的异步时序数据之间的空间和时间关联性，这不仅显著提高了生产数据的预测精度，使得企业能够更准确地预测生产过程中的关键参数和状态变化，还为优化生产控制提供了有力支持。此外，混合模型的可解释性也为生产过程的透明化和智能化改造提供了重要依据，有助于企业构建更加高效、绿色、可持续的生产体系。
本发明授权异步时序数据处理及预测建模方法、系统、设备与介质在权利要求书中公布了：1.一种异步时序数据处理及预测建模方法，其特征在于，包括：采集多阶段连续生产过程中产生的异步时序数据；基于多阶段连续生产过程所涉及的生产阶段、各生产阶段所涉及的数据，以及各生产阶段之间的关联性和依赖性构建图结构；结合图结构将所述异步时序数据划分为若干子序列，并对各子序列进行预处理；结合图注意力网络与门控循环单元构建混合模型，将各个预处理后的子序列输入至混合模型，通过所述图注意力网络提取对应的空间特征，再由所述门控循环单元结合空间特征以及对应的预处理后的子序列，逐步整合出时间特征，通过混合模型尾部的全连接层输出预测指标，结合预测指标与异步时序数据中数据构建损失函数，训练所述混合模型；其中，预测指标包含的数据类型为生产阶段所涉及的数据类型；将实时采集的多阶段连续生产数据输入至训练后的混合模型，预测出未来时刻对应生产阶段的预测指标。
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