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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于数据驱动的动力系统微分方程建模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：CN120105914B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510542615.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于数据驱动的动力系统微分方程建模方法是由朱俊亦;里亚兹·艾哈迈德设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据驱动的动力系统微分方程建模方法在说明书摘要公布了：本发明涉及微分建模领域，尤其涉及一种基于数据驱动的动力系统微分方程建模方法，通过收集动力系统的时间序列数据，提取时间序列数据的动力学特征，并基于动力学特征对时间序列数据进行预处理生成对应的序列预数据，计算动力系统的振荡系数并选择微分方程形式，确定对应的微分方程参数，构建动力系统对应的微分方程模型对序列预数据进行学习，生成预设时间内的仿真数据，并与预设时间对应的真实数据进行对比，生成微分方程模型的预测准确率与准确率阈值进行比较，判定是否对微分方程模型进行调整，能够从时间序列数据中学习非线性关系，客观地评估模型的预测性能，及时发现模型的不足之处，构建出符合实际的微分方程模型。

本发明授权一种基于数据驱动的动力系统微分方程建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的动力系统微分方程建模方法，其特征在于，包括： 收集动力系统的时间序列数据，其中，时间序列数据包括实验测量数据、传感器数据和数值模拟结果； 利用数据驱动算法提取所述时间序列数据的动力学特征，并基于所述动力学特征对所述时间序列数据进行预处理，生成对应的序列预数据，其中，动力学特征包括所述动力系统的振荡频率、增长率和波动情况； 利用所述动力学特征计算所述动力系统的振荡系数，根据所述振荡系数与所述振荡系数阈值的比较结果选择微分方程形式，并确定对应的微分方程参数，构建所述动力系统对应的微分方程模型； 利用所述微分方程模型对所述序列预数据进行学习，生成预设时间内的仿真数据，并与所述预设时间对应的真实数据进行对比，生成所述微分方程模型的预测准确率，并将所述预测准确率与准确率阈值进行比较，根据比较结果判定是否对所述微分方程模型进行调整，其中， 所述准确率阈值为所述微分方程模型的预测准确率的最低标准和所述动力系统的驱动性能有关； 计算动力系统的振荡系数的步骤包括： 对所述动力学特征进行傅里叶变换，并将所述动力学特征转换为频域数据； 通过稀疏回归算法拟合所述频域数据，得到所述频域数据对应的动态图谱； 选取所述动态图谱的最高峰值，并将所述最高峰值作为振荡系数进行输出； 当所述动力系统的振荡系数大于所述振荡系数阈值时，选择高阶微分方程，当所述动力系统的振荡系数小于所述振荡系数阈值时，选择线性微分方程； 微分方程模型对序列预数据进行学习的步骤包括： 根据所述微分方程形式确定对应的微分方程参数，得到对应的微分方程模型： 将所述预设时间和所述序列预数据输入所述微分方程模型； 通过数值求解方法计算所述微分方程模型在对应的预设时间时的输出结果，并将所述输出结果作为仿真数据进行输出。

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