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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利一种基于LSTM的等离子体控制系统资源使用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：CN120234221B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510381301.1，技术领域涉及：G06F11/34；该发明授权一种基于LSTM的等离子体控制系统资源使用预测方法是由袁旗平;黄俊杰;张睿瑞;黄仲旻;朱建秋;徐根;肖炳甲设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM的等离子体控制系统资源使用预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及核聚变托卡马克装置控制系统技术领域，尤其涉及一种基于LSTM的等离子体控制系统资源使用预测方法。其技术方案包括数据预处理与特征提取、引入LSTM网络进行时间序列预测、嵌入特征与特征分离策略、标准值预测与内存泄漏检测、健康指数计算与反馈调整和预测周期内的反馈调整。本发明用于预测系统运行过程中资源使用的标准值，并通过与实时监测数据对比，判断资源使用是否偏离标准值过大，能够捕捉系统资源使用的长期依赖性和非线性变化规律，特别适用于处理复杂的周期性波形，不仅能够提高预测标准值的精度，还能更有效地评估系统健康状况和提前预警潜在的异常情况，为系统的稳定运行提供了重要支撑。

本发明授权一种基于LSTM的等离子体控制系统资源使用预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM的等离子体控制系统资源使用预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 数据预处理与特征提取：对等离子体控制系统运行数据进行收集和处理，选择反映系统运行状态的特征指标并进行标准化处理，具体包括： 收集数据：收集系统运行过程中关于CPU占用率、内存分配资源使用的时间序列数据，确保数据包含不同系统运行状态下的资源消耗情况； 特征选择：选择反映系统运行状态的特征指标，特征指标包括： 算法类型：当前运行的控制算法类型； 触发状态：系统处于不同触发条件下的状态； 运行阶段：控制系统所处的运行阶段； 动态资源利用：包括历史CPU占用率和内存分配动态变化的资源利用数据； 标准化处理：对输入特征进行标准化处理，以消除不同特征之间的尺度差异； 引入LSTM网络进行时间序列预测：构建LSTM模型，使用历史数据训练模型以预测未来时间点的资源使用标准值，并通过滑动窗口方法增强模型适应性； 嵌入特征与特征分离策略：对系统状态生成嵌入向量，对内存波形按繁忙和非繁忙进行分离处理，具体包括以下步骤： 嵌入特征：对系统状态进行统计分析，生成嵌入向量代替传统的数字编码，系统状态包括算法类型、触发状态； 特征分离：针对内存波形呈现明显方波特性，将内存占用率按繁忙区和非繁忙区进行分离，分别作为独立的输入特征供LSTM模型学习，内存波形呈现明显方波特性为繁忙区和非繁忙区交替变化； 标准值预测与内存泄漏检测：实时收集系统运行数据，应用LSTM模型预测未来资源使用标准值，计算并监测实际内存波形与预测标准值的差异及其增量，以检测内存泄漏； 健康指数计算与反馈调整：基于实际差异计算系统健康指数，引入时间衰减因子，在检测到内存泄漏时调整健康指数； 预测周期内的反馈调整：根据内存泄漏检测结果，对预测输入进行反馈调整，并按一定时间步长进行循环预测。

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中国科学院合肥物质科学研究院，其通讯地址为：230031 安徽省合肥市蜀山湖路350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”。