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龙图腾网获悉南开大学;新奥新智科技有限公司申请的专利一种基于对比学习的天然气需求预测方法和系统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：CN120046773B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202510048691.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于对比学习的天然气需求预测方法和系统是由温延龙;叶佳琦;周新星;袁晓洁;赵书宝;侯召祥;杨程屹设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对比学习的天然气需求预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能预测能源需求利用技术领域，尤其涉及一种基于对比学习的天然气需求预测方法和系统。定义原始时间序列数据，对所述原始时间数据序列进行预处理，得到完整时间序列数据；对所述完整时间序列数据进行对比学习任务设计训练，得到总体目标损失函数；使用均方根误差损失调节所述总体目标损失函数，得到基于对比学习的天然气需求预测模型；根据所述基于对比学习的天然气需求预测模型预测天然气需求，得到天然气需求结果。本发明通过融合了对比学习和噪声滤除设计，解决了天然气数据集噪声过大导致预测不准确的技术问题，达到了准确预测天然气需求的技术效果。

本发明授权一种基于对比学习的天然气需求预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习的天然气需求预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：定义原始时间序列数据，对所述原始时间数据序列进行预处理，得到完整时间序列数据； S2：对所述完整时间序列数据进行对比学习任务设计训练，得到重叠采样对比学习损失函数、噪声增强对比学习损失函数和SmoothL1loss损失函数；包括以下步骤： S21：将所述完整时间序列数据按照相同的采样间隔和采样大小，采样得到若干长度相同的初始时间段样本，并通过滑动窗口方法生成多个重叠的时间段样本，所述初始时间段样本和重叠的时间段样本为时间段样本，将所述时间段样本进行编码，生成嵌入向量： 其中，为编码函数，为可学习的位置嵌入； 所述时间段样本中存在对重叠的第一样本和第二样本，所述第一样本和第二样本构成采样样本，其中，为重叠对数； 从所述采样样本随机抽取个采样样本作为正例样本，剩余的采样样本作为负例样本，其中，和为样本序数，，； 所述第一样本对应的第一嵌入向量为； 所述第二样本对应的第二嵌入向量为； 所述正例样本对应的正嵌入向量为； 所述负例样本对应的负嵌入向量为； S22：对正嵌入向量和负嵌入向量进行假阴性样本筛选，得到假阴性样本集合；包括以下步骤： S221：计算正嵌入向量和负嵌入向量的余弦相似度： 其中，为嵌入向量的余弦相似度，为向量取模； S222：获得第一假负嵌入向量集合： 其中，为计算后的嵌入向量的余弦相似度的排名最靠前的前个余弦相似度的集合，为排名阈值，为预设的排名比例超参数； S223：获得第二假负嵌入向量集合： 其中，表示正嵌入向量或负嵌入向量对应的行业，表示相同； S224：通过所述第一假负嵌入向量集合和所述第二假负嵌入向量集合，获得所述假阴性样本集合 S23：通过对所述第一嵌入向量、第二嵌入向量、正嵌入向量和剔除了所述假阴性样本集合的负嵌入向量，进行对比学习，得到所述重叠采样对比学习损失函数；所述重叠采样对比学习损失函数的计算公式为： 其中，表示所述嵌入向量不包含所述假阴性样本集合，为温度参数； S24：对所述正嵌入向量和负嵌入向量进行噪声增强对比得到强化正嵌入向量，对所述正嵌入向量、负嵌入向量和强化正嵌入向量进行噪声增强对比学习得到所述噪声增强对比学习损失函数；包括以下步骤： S241：在所述正嵌入向量中混入所述负嵌入向量得到所述强化正嵌入向量： 其中，为权重参数； S242：对所述正嵌入向量、负嵌入向量和强化正嵌入向量进行噪声增强对比学习得到噪声增强对比学习损失函数的计算公式为： ； S25：使用所述第二嵌入向量、正嵌入向量和强化正嵌入向量，对所述时间段样本进行噪声滤除学习得到SmoothL1loss损失函数； S3：根据所述重叠采样对比学习损失函数、噪声增强对比学习损失函数和SmoothL1loss损失函数，得到总体目标损失函数，根据所述总体目标损失函数进行训练得到预训练模型；所述总体目标损失函数的公式为： 其中，为第一参数，为第二参数， 使用Adam优化器进行训练，当最小时，视为预训练模型收敛，得到预训练模型将其记为； S4：计算均方根误差损失，调节所述预训练模型，得到基于对比学习的天然气需求预测模型； S5：根据所述基于对比学习的天然气需求预测模型预测天然气需求，得到天然气需求结果。

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