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龙图腾网恭喜鑫巨(深圳)半导体科技有限公司申请的专利一种基于时间窗口LSTM模型的累积时间误差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：CN119558348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510112571.2，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权一种基于时间窗口LSTM模型的累积时间误差预测方法是由曹宏杰;叶智仁;刘文逸;陈琳;汤凌飞设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时间窗口LSTM模型的累积时间误差预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于时间窗口LSTM模型的累积时间误差预测方法，所述方法获取传感器的历史数据；对所述历史数据进行时间特征处理，并选取一定长度的时间窗口内的历史数据作为时间序列；利用LSTM模型对所述时间序列进行建模并训练，所述LSTM模型的输入为时间窗口内的传感器时间误差变化情况，输出为当前时刻传感器时间与标准时间之间的差值；根据所述LSTM模型的预测结果，对传感器时间进行修正。将实际时间与传感器上的时间独立开，简化了时间同步流程；通过时间窗口的选取，保证预测精度的前提下，显著减少计算资源的消耗；通过修正机制，实现高精度同步的同时，优化计算资源，确保传感器时间与标准时间保持一致。

本发明授权一种基于时间窗口LSTM模型的累积时间误差预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时间窗口LSTM模型的累积时间误差预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取传感器的历史数据，所述历史数据包括传感器时间、实际时间以及传感器的环境数据；对所述历史数据进行时间特征处理，并选取一定长度的时间窗口内的历史数据作为时间序列，其中，每个时间窗口包含W个连续的时间步；利用LSTM模型对所述时间序列进行建模并训练，所述LSTM模型的输入为时间窗口内的传感器时间变化情况，输出为当前时刻传感器时间与标准时间之间的差值；根据训练完成的LSTM模型的预测结果，对传感器时间进行修正；所述时间窗口的创建方式为：从历史数据中选择最近的W个时间点，形成一个时间序列，作为LSTM模型的输入；每次窗口往前移动k个时间步，生成多个输入-输出对，用于训练LSTM模型；通过滑动窗口的方式，遍历整个时间序列，确保每个时间窗口都包含W个连续的时间步，其中，W、k为正常数；所述时间窗口的大小W是根据传感器的累积误差随时间变化的特点选取的，以捕捉时间序列的长期依赖关系，并通过实验验证选择预测误差最小的窗口长度；所述时间特征处理包括：计算传感器起始时间至传感器当前时间的工作时长Δt=tsensor-tsensor_start；计算从传感器实际起始时间到实际当前时间所经过的实际时长ΔT=tactual-tactual_start；计算误差D=ΔT-Δt；其中，tsensor为传感器内部时钟记录的传感器的当前时间，tsensor_start为传感器内部时钟记录的传感器的起始时间，tactual_start为NTP协议获得的实际起始时间，tactual是通过NTP协议获得的实际当前时间；将传感器实际起始时间到实际当前时间所经过的实际时长ΔT、传感器的环境数据作为输入数据，误差D作为输出数据，训练LSTM模型。

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