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龙图腾网恭喜西南石油大学;四川铭学智能技术有限公司申请的专利基于时间序列的海缆状态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：CN113468764B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202110831882.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于时间序列的海缆状态预测方法是由汪敏;冯婷婷;刘宏伟;林钰;袁海云;宾帆;曾山设计研发完成，并于2021-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时间序列的海缆状态预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于基于时间序列的海缆状态预测方法，属于人工智能领域，包含以下步骤：步骤1：建立海缆状态变量预测模型；步骤2：实现海缆状态单变量和多变量综合预测。本发明根据海缆工作理论分析和相关实验结果，利用海缆状态变量预测模型充分挖掘海缆的历史状态信息，实现了对海缆未来状态的预测，说明了利用人工智能方法进行海缆状态预测的适用性和有效性。

本发明授权基于时间序列的海缆状态预测方法在权利要求书中公布了：1.基于时间序列的海缆状态预测方法，其特征在于，依次包括以下步骤：1建立海缆状态变量预测模型；2.1定义海缆状态变量预测模型如下：长短时记忆网络LSTM内部具有“门”机制，用来调节信息流，可用来实现时间序列下的海缆状态变量趋势预测；定义1：输入门：其中，表示输入门在时刻输入i个变量的值；表示输入门在t时刻输入i个变量的权重系数；x表示输入数据；表示输入门在t时刻输入i个变量的偏置系数；sigmoid是激活函数，用于把值压缩到0～1之间；i＝1时，表示单变量预测模型，i1时，表示多变量预测模型；定义2：输出门：其中，表示输出门在t时刻输入i个变量的值；表示输出门在t时刻输入i个变量的权重系数；表示输出门在t时刻输入i个变量的偏置系数；定义3：遗忘门：其中，表示遗忘门在t时刻输入i个变量的值；表示遗忘门在t时刻输入i个变量的权重系数；表示遗忘门在t时刻输入i个变量的偏置系数；定义4：隐藏层：其中，表示隐藏层在t时刻输入i个变量的值；表示遗忘门在t时刻输入i个变量的权重系数；表示遗忘门在t时刻输入i个变量的偏置系数；tanh是激活函数，用于把值压缩在-1～1之间；定义5：记忆单元：其中，表示记忆单元在t时刻输入i个变量的值；表示隐藏层在t-1时刻输入i个变量的值；定义6：LSTM输出：其中，表示海缆状态变量预测模型在时刻输入个变量的值；2.2设置海缆状态变量预测模型参数：设置神经网络层数为1、隐藏层节点个数为64；设置训练输入步长为4、预测步长为1；采用滚动预测方式预测未来12步，所需预测变量数量为6；海缆单变量状态预测模型的神经网络输入输出节点个数都为1；海缆多变量状态预测模型的神经网络输入输出节点个数分别为6和6；2.3训练海缆状态变量预测模型：2.3.1数据预处理：根据海缆状态变量预测模型所需的参数要求，对获取的海缆数据进行数据预处理，根据海缆种类、变量种类对数据进行分类和排序；对数据进行去噪，填补缺失值，修改非法值，归一化等处理；2.3.2训练模型：将步骤2.3.1处理的数据输入到LSTM模型中，重复多轮进行训练，确定学习率，直到模型的损失率最小，然后保存模型；损失函数MSE如下： 其中，y表示真实值；y'表示海缆状态变量预测模型的预测值；n表示数据总数；2实现海缆状态预测；针对海缆状态的六个变量进行预测，包括电压、电流、功率、光纤温度、缆芯温度、扰动能量；3.1海缆单变量状态趋势预测：获取海缆状态变量的4个最新的海缆单变量监测值，输入到海缆单变量状态预测模型，利用滚动预测的方式分别获得6个单变量后面12步的预测值并存入数据库；3.2海缆多变量状态趋势综合预测：获取4个最新的海缆6个状态变量的监测值，输入到多变量状态预测模型，利用滚动预测的方式得到海缆6个状态变量后面12步的预测值并存入数据库；设置海缆多变量状态预测函数，利用多变量预测值，获取海缆后面12步的状态预测分数并存入数据库。

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