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龙图腾网获悉中国民航大学申请的专利一种目标时段的时长预测方法、设备及介质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：CN119378756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411550676.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种目标时段的时长预测方法、设备及介质是由冯霞;刘光强;徐涛;汲化;左海超设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标时段的时长预测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种目标时段的时长预测方法、设备及介质，涉及数据处理技术领域，所述方法基于预设任务特征标签列表、渐进式分层提取框架和混合贝叶斯神经网络建立初始时长预测模型，基于预设训练数据集对初始时长预测模型进行训练并基于联合损失优化方法对初始时长预测模型进行优化以获取目标时长预测模型，将待预测飞行器飞行任务对应的特征值列表输入到目标时长预测模型中以获取目标预测时长列表，可知，本发明提出的目标时长预测模型结合了渐进式分层提取框架和混合贝叶斯神经网络，具有较强的特征提取能力且能够同时预测多个目标时段的时长，有利于提高时长预测的效率和精准度。

本发明授权一种目标时段的时长预测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种目标时段的时长预测方法，其特征在于，所述目标时段为相邻的预设执行动作之间的时间段，所述预设执行动作为飞行器飞行任务执行前需要执行的准备动作，所述方法包括如下步骤： S1、基于预设任务特征标签列表F、渐进式分层提取框架和混合贝叶斯神经网络建立初始时长预测模型，其中，F＝{F1，F2，……，Fi，……，Fm}，Fi为飞行器飞行任务的第i个预设任务特征的预设任务特征标签，i的取值为1到m，m为预设任务特征标签的数量，初始时长预测模型的输入为飞行器飞行任务对应的特征值列表A＝{A1，A2，……，Ai，……，Am}，Ai为A中与Fi相对应的特征值，初始时长预测模型的输出为预测时长列表B＝{B1，B2，……，Bj，……，Bn}，Bj为第j个预测任务对第j个目标时段预测后得到的预测时长，j的取值为1到n，n为预测任务的数量，初始时长预测模型中包括第一特征提取模块和第二特征提取模块，第一特征提取模块用于提取浅层特征，第二特征提取模块用于提取深层特征，第一特征提取模块和第二特征提取模块的结构均为渐进式分层提取结构，第一特征提取模块和第二特征提取模块均由n个第一类网络和若干个第二类网络组成，第一类网络为用于提取单个预测任务的特定特征的神经网络，第二类网络为用于提取所有预测任务的通用特征的神经网络，第一类网络和第二类网络均基于贝叶斯神经网络结构构建； S2、基于预设训练数据集对初始时长预测模型进行训练并基于联合损失优化方法对初始时长预测模型进行优化以获取目标时长预测模型； S3、将待预测飞行器飞行任务对应的特征值列表TZ输入到目标时长预测模型中以获取目标预测时长列表SC，其中，TZ＝{TZ1，TZ2，……，TZi，……，TZm}，TZi为TZ中与Fi相对应的特征值，SC＝{SC1，SC2，……，SCj，……，SCn}，SCj为待预测飞行器飞行任务的第j个目标时段的预测时长。

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