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龙图腾网恭喜中国电子科技集团公司第十五研究所申请的专利车辆装备器材消耗预测方法、模型训练方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备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：CN119272807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411818497.8，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权车辆装备器材消耗预测方法、模型训练方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备是由张晓伟;聂芸;刘英;董文涛;孔紫宁;董玉才设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本车辆装备器材消耗预测方法、模型训练方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种车辆装备器材消耗预测方法、模型训练方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，涉及车辆装备维修预测技术领域，其中方法包括：获取待预测车辆装备器材的车辆装备时间序列数据；根据车辆装备时间序列数据，通过‌Transformer‑KAN模型，得到车辆装备器材消耗的预测结果；其中，Transformer‑KAN模型是基于车辆装备时间序列数据集，对改进的Transformer模型训练得到的，改进的Transformer模型是将KAN模型替代Transformer模型中的MLP层得到的。本公开实现了快速、有效地检测车辆装备器材的技术效果。

本发明授权车辆装备器材消耗预测方法、模型训练方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种车辆装备器材消耗预测方法，其特征在于，包括：获取待预测车辆装备器材的车辆装备时间序列数据，所述车辆装备时间序列数据中包含影响车辆装备器材消耗的元素，所述元素包括：器材运行时间、器材故障率、器材训练环境和器材管理水平；所述车辆装备器材为车辆装备中各个组成部件；根据所述车辆装备时间序列数据，通过‌Transformer-KAN模型中的基于自注意力机制的神经网络Transformer模型，生成目标特征；根据所述目标特征，通过所述Transformer-KAN模型中的神经网络KAN模型，得到车辆装备器材消耗的预测结果；其中，所述Transformer-KAN模型是基于车辆装备时间序列数据集，对改进的Transformer模型训练得到的，所述Transformer-KAN模型中包含Transformer模型的编码器、解码器以及KAN模型；或者，所述Transformer-KAN模型中包含Transformer模型的编码器和解码器，且所述KAN模型作为所述Transformer模型中编码器和或解码器的子层；所述预测结果用于指示车辆装备器材消耗程度；所述方法还包括：根据所述预测结果，确定是否需要对所述车辆装备器材进行细粒度检测；若不需要细粒度检测，则为所述车辆装备器材配置相应的预测时间，用以基于所述预测时间，继续对所述车辆装备器材进行消耗预测处理；若需要细粒度检测，则根据所述预测结果，通过对所述车辆装备器材进行细粒度检测，确定所述车辆装备器材的消耗等级；以及根据所述消耗等级，确定对所述车辆装备器材的维修策略。

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