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龙图腾网获悉杭州市特种设备检验科学研究院(杭州市特种设备应急处置中心)申请的专利一种基于内外生变量多粒度嵌入的电梯维保周期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：CN119903971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510388945.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于内外生变量多粒度嵌入的电梯维保周期预测方法是由王黎斌;张晶;李伟忠;吴诗泽;任玉标;周原冰;朱俊超;王陆嘉;陈向俊;吴琳琳;李榛设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于内外生变量多粒度嵌入的电梯维保周期预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于内外生变量多粒度嵌入的电梯维保周期预测方法，其步骤包括：将采集的电梯运行参数分为内生变量和外生变量；将内生变量分割成多个不重叠的时间片段并映射为patch级token的方式进行处理；而外生变量则被映射到低维特征空间形成各自的series级token。其中，本发明引入了一个可学习的全局token来表示整个内生变量的宏观状态，促进了不同粒度间的信息融合；利用Transformer架构的强大能力，通过交叉注意力机制捕捉内生与外生变量之间的复杂关联，并通过全局与局部token间的交互进一步强化这种联系，使得模型能够更加准确地理解内外部因素对电梯维保周期的影响。通过该方法提升了预测精度和鲁棒性，在电梯维保周期预测中展现出更高的准确性和可靠性。

本发明授权一种基于内外生变量多粒度嵌入的电梯维保周期预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于内外生变量多粒度嵌入的电梯维保周期预测方法，其特征在于，具体步骤包括： S1：获取电梯的运行参数，所述运行参数包括：内生变量和外生变量； S2：将内生变量分割成多个不重叠的patch级粒度的时间片段，每个片段通过线性投影映射为时间token，内生变量整体投影为series级粒度的全局token； S3：将每个外生变量通过线性投影映射到低维特征空间，每个外生变量嵌入为series级粒度的token，经拼接形成完整的series级粒度的外生变量嵌入序列；其中，为第个外生变量； S4：采用自注意力机制捕捉内生变量patch级粒度片段内部的时间依赖关系，同时通过交叉注意力机制捕捉patch级粒度的片段与series级粒度的全局token之间的关系以及series级粒度的全局token与外生变量token之间的交互关系； S5：采用交叉注意力机制捕捉交互关系和关系的信息交互，获得内外生变量的融合嵌入表示； S6：将融合嵌入表示输入标准Transformer架构中，通过Encoder-Decoder进行信息融合，输出预测值； S7：将预测值输入多层感知机中，经转换和激活后输出Transformer模型对标签的预测概率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州市特种设备检验科学研究院(杭州市特种设备应急处置中心)，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市拱墅区中山北路351号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。