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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利時間序列在線決策模型的數據處理和模型訓練的優化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116205625B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310111434.8，技術領域涉及：G06Q10/20；該發明授權時間序列在線決策模型的數據處理和模型訓練的優化方法是由王子涵;莊永真;羅進開;萬志遠設計研發完成，并于2023-02-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本時間序列在線決策模型的數據處理和模型訓練的優化方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種時間序列在線決策模型的數據處理和模型訓練的優化方法。本發明通過多源傳感器獲取蒸汽鍋爐的水位、過熱蒸汽溫度及壓力、煙氣氧量與爐膛負壓等時序數據；數據處理時，首先將各時序數據中浮點類型的精度統一，然后等比例放大為整型數據，根據設定的時間間隔完成多源時序數據的插值和時間序列對齊；匯總后的時序數據使用壓縮算法，以時間戳為主鍵，壓縮存儲至數據庫中；決策時讀取數據庫中的壓縮數據，解壓后構建特征向量，輸入模型，在線決策模型計算后輸出決策信息；運維人員根據模型決策結果及時調整鍋爐外部輸入設備的參數，以及是否要停機設備保養。本方法簡化了決策模型的復雜度，進一步提升了決策效率和存儲效率。

本發明授權時間序列在線決策模型的數據處理和模型訓練的優化方法在權利要求書中公布了：1.一種時間序列在線決策模型的數據處理和模型訓練的優化方法，其特征在于，該方法包括如下步驟： S1、獲取蒸汽鍋爐系統的多源傳感器時序數據，包括水位WL、過熱蒸汽溫度SST、壓力SSP、煙氣氧量OC和爐膛負壓CP，時序數據值均為浮點數，每個采樣數據均包括其對應的整型時間戳TS； S2、蒸汽鍋爐多源傳感器數據處理，包括： S2-1、浮點數精度統一：對于獲取的浮點數保留N位小數； S2-2、浮點數整型化；在S2-1精度統一后的浮點數據上乘以倍率M＝10N； S2-3、多源時序數據對齊：設定自定義時間間隔T和開始時刻ST，對于某時刻CSn＝ST+nT，若在時序數據中存在對應的采樣時間戳TSn＝CTn，則直接選取整型化后TSn時刻的采樣值作為各自參數的匯總值；若不存在，則選擇系統預設的插值算法，對整型化后的多源時序數據采用不同的插值算法計算TSn時刻的缺省值，并以插值算法的結果作為在TSn時刻的具有缺省值的參數的匯總值； S3、時序數據壓縮存儲：將經過多源時序數據對齊后的時序數據進行整型壓縮，并以時間戳為主鍵存儲在數據庫中； S4、構建特征向量：以時間戳為主鍵，讀取數據庫中的時序數據進行解壓縮，構建鍋爐特征向量Bv； S5、將鍋爐特征向量Bv輸入到時間序列在線決策模型中的決策樹模型，訓練蒸汽鍋爐運維決策模型；若在連續的預設次數訓練中，精確度的變化率均小于等于預設變化率閾值，則暫時停止訓練，此時基于混淆矩陣分別計算模型的錯誤率、召回率和虛警率，若錯誤率、召回率和虛警率均小于預設閾值，則將蒸汽鍋爐運維決策模型保存為模型文件，存儲到數據庫中并停止訓練；否則重新調整決策樹模型的初始化參數，重新訓練； S6、獲取蒸汽鍋爐系統當前的生產參數，輸入到訓練完成的蒸汽鍋爐運維決策模型；蒸汽鍋爐運維決策模型閾值條件根據鍋爐型號和工作場景自定義設置；輸出決策，作為指導運維人員下一時刻調整鍋爐外部輸入設備的參數或決定是否停機設備保養的依據。

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