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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于LSTM编解码器和注意力机制的粮堆温度预测方法、装置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：CN118798034B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202410809291.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于LSTM编解码器和注意力机制的粮堆温度预测方法、装置是由张红伟;陈震宇;杨东;赵树云;孙涛;阮鹏;朱俊杰;沈颖设计研发完成，并于2024-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LSTM编解码器和注意力机制的粮堆温度预测方法、装置在说明书摘要公布了：本发明涉及粮食储存安全领域，具体公开了基于LSTM编解码器和注意力机制的粮堆温度预测方法、装置。本发明的方法包括：S1，使用目标粮堆的历史数据对预构建的粮堆温度预测模型进行训练，得到训练好的粮堆温度预测模型；S2，使用训练好的粮堆温度预测模型对目标粮堆进行温度预测。其中，粮堆温度预测模型包括：特征提取和编码部、特征解码和预测部。本发明的方法创新性地采用了自设计的粮堆温度预测模型，其基于LSTM编解码器和注意力机制，可以在较低训练开销的同时实现较高精度的单点预测；经过仿真对比，本发明的预测准确率高于传统方法，兼顾了高准确率、高时效性、高灵活性的需求。

本发明授权基于LSTM编解码器和注意力机制的粮堆温度预测方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM编解码器和注意力机制的粮堆温度预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，使用目标粮堆的历史数据对预构建的粮堆温度预测模型进行训练，得到训练好的粮堆温度预测模型； 其中，目标粮堆的历史数据包括：目标粮堆自身的历史温度数据、目标粮堆所处环境的历史气象数据； 其中，粮堆温度预测模型包括：特征提取和编码部、特征解码和预测部； 所述特征提取和编码部包括：CBAM网络、拼接器一、MLP网络、LSTM编码器、拼接器二；CBAM网络用于依据目标粮堆自身的历史温度数据进行特征提取，得到粮堆特征组Fcbam；拼接器一用于将粮堆特征组Fcbam与气象特征组Fmf进行对应拼接，得到拼接特征组Fin；MLP网络用于提取拼接特征组Fin之间的关联，得到关联特征组Fmlp；LSTM编码器用于提取拼接特征组Fin每个时间步的编码隐藏状态；拼接器二用于将关联特征组Fmlp与拼接特征组Fin每个时间步的编码隐藏状态进行对应拼接，得到特征编码张量组F； 其中，表示第t个时间步的粮堆特征；t∈[1,T]；T表示目标粮堆的历史数据的总时间步；气象特征组Fmf即为目标粮堆所处环境的历史气象数据；表示第t个时间步的气象特征；表示第t个时间步的拼接特征；表示第t个时间步的输出向量；F＝{f1；f2；...；fT}；ft表示第t个时间步的特征编码张量； 所述特征解码和预测部包括：LSTM解码器、改进的多头注意力网络、拼接器三、预测线性网络；LSTM解码器包括：W个LSTM解码单元；W＞T；前T个LSTM解码单元用于根据特征编码张量组F、目标粮堆自身的历史温度数据解码出每个时间步的解码隐藏状态；其余的LSTM解码单元用于与改进的多头注意力网络、拼接器三、预测线性网络结合，进行目标点的温度预测； 改进的多头注意力网络的构建方法包括： S100，获取Transformer模型中的多头注意力网络、并将其作为原始多头注意力网络； S200，对原始多头注意力网络进行调整得到改进的多头注意力网络； 其中，调整的方式包括： 取消了原始多头注意力网络中从输入端到形成输入数据Q、K、V的线性层；直接采用不同的输入作为输入数据Q、K、V，并在每个头均增加对Q进行变换的线性层、对K进行变换的线性层；S2，使用训练好的粮堆温度预测模型对目标粮堆进行温度预测。

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