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龙图腾网获悉成都千嘉科技股份有限公司申请的专利一种稀疏编码与图时空注意力融合的混凝剂投加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：CN120911711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511448513.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种稀疏编码与图时空注意力融合的混凝剂投加预测方法是由曾涛;朱炼;彭大江;鄢章发;王欢;向勇;赵勇;张彬设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种稀疏编码与图时空注意力融合的混凝剂投加预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种稀疏编码与图时空注意力融合的混凝剂投加预测方法，其涉及时间序列数据建模预测技术领域。本发明通过Transformer编码‑解码架构与稀疏自注意力、top‑k稀疏化策略的结合，有效提升缺失数据补全精度，并为后续预测建模提供高质量、无缺失的输入数据；在空间特征表达层面，借助图注意力网络捕捉制水系统多子系统的节点关联，通过动态计算节点间关联权重并聚合邻居特征，提高空间特征的信息熵，大幅增强空间特征对多节点耦合关系的表达能力；在时序预测性能层面，时间注意力机制能够动态聚焦关键时序节点，进一步提升关键时序特征的利用率，提高混凝剂投加预测的准确率。

本发明授权一种稀疏编码与图时空注意力融合的混凝剂投加预测方法在权利要求书中公布了：1.一种稀疏编码与图时空注意力融合的混凝剂投加预测方法，其特征在于，包括： 基于Transformer的编码器和解码器，并结合稀疏自注意机制和top-k稀疏化策略，构建稀疏数据补全网络； 基于残差MLP神经网络和最小门控单元算法，结合时间注意力机制，构建时间特征提取模块；基于残差MLP神经网络和图注意力机制，构建空间特征聚合模块； 通过传感器采集工业制水数据并作为缺失数据；通过稀疏数据网络对缺失数据进行数据补齐，计算时序补全矩阵，生成完整时序数据； 依次通过空间特征聚合模块、时间特征提取模块提取完整时序数据的时间特征和空间特征，生成融合空间邻居关联和历史时序依赖的时空特征张量； 通过全连接网络对时空特征张量进行预测，生成混凝剂投加预测值； 所述稀疏数据补全网络包括由M个编码层堆叠而成的编码模块、由M个解码层堆叠而成的解码模块和全连接层；各编码层和各解码层均包括串联的稀疏自注意力层、归一化层和线性变换层；稀疏自注意力层包括查询向量特征变换分支、键向量特征变换分支、值向量特征变换分支和top-k稀疏层；top-k稀疏层包括top-k层、softmax层和多层感知器； 所述生成完整时序数据，包括： 通过编码模块提取缺失数据的高维特征向量，结合稀疏自注意机制和top-k稀疏化策略逐层捕捉缺失数据的时序动态规律及不同节点的空间关联，生成高维编码特征； 将高维编码特征经级联传递至解码模块，通过稀疏自注意力层恢复缺失数据的缺失值，生成时序补全矩阵；除第一个解码层的输入为高维编码特征，其余解码器的输入均为高维编码特征与上一级解码层的融合数据； 将时序补全矩阵输入至全连接层，输出得到完整时序数据。

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