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龙图腾网获悉天津开发区精诺瀚海数据科技有限公司;河北工业大学申请的专利一种工业流程剩余时间预测方法、装置及存储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：CN120930074B 。

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：202511447169.6，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种工业流程剩余时间预测方法、装置及存储介质是由刘晶;张浩博;季海鹏;贺瑞梅;冯海领设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业流程剩余时间预测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种工业流程剩余时间预测方法、装置及存储介质，属于数据处理领域。方法包括：获取轨迹前缀序列并输入活动补全模型中，输出活动补全后的完整轨迹前缀序列；提取完整轨迹前缀序列中每个活动的语义特征向量和时间间隔特征向量并拼接，生成融合特征向量后按活动顺序排列构成特征序列；将特征序列输入剩余时间预测模型中，输出工业流程实例的预测剩余时间；其中，活动补全模型基于BERT架构并结合对比学习训练得到，剩余时间预测模型基于Transformer架构并引入了时间感知注意力机制。实现工业流程活动缺失的有效修复、多维度特征的深度融合及时间动态特性的精准建模，提高了预测剩余时间的精准度。

本发明授权一种工业流程剩余时间预测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种工业流程剩余时间预测方法，其特征在于，包括： 获取作为预测对象的工业流程实例的轨迹前缀序列；其中，在所述工业流程实例中执行的具体工序活动称为活动，每个活动的一次具体执行称为事件，所述轨迹前缀序列为由所述工业流程实例已发生的事件按执行时间顺序构成的活动序列； 将所述轨迹前缀序列输入预先训练好的活动补全模型中，输出活动补全后的完整轨迹前缀序列；其中，所述活动补全模型基于BERT架构并结合对比学习训练得到，用于预测并补全所述轨迹前缀序列中的缺失活动； 提取所述完整轨迹前缀序列中每个活动的语义特征向量和时间间隔特征向量，将每个活动的语义特征向量与时间间隔特征向量进行拼接，生成融合特征向量，并将所述融合特征向量按活动顺序排列构成特征序列； 将所述特征序列输入预先训练好的剩余时间预测模型中，输出所述工业流程实例的预测剩余时间；其中，所述剩余时间预测模型基于Transformer架构并引入了时间感知注意力机制，所述预测剩余时间为对自所述轨迹前缀序列的最后一个事件的时间戳起，至所述工业流程实例执行完毕所需的剩余时长的估计值； 其中，通过以下步骤训练所述活动补全模型： 获取工业事件日志数据集，所述工业事件日志数据集包括多条完整的历史流程轨迹；其中，每一条流程轨迹表示一条完整的工业流程执行路径，由多个连续的事件组成； 对所述历史流程轨迹中的活动序列，按照预设比例随机选择位置进行掩码替换，生成掩码后的训练样本； 利用所述掩码后的训练样本对BERT模型进行预训练； 对于所述工业事件日志数据集中的每条历史流程轨迹，构造两个不同的掩码视图作为正样本对，并采样所述工业事件日志数据集中的其他历史流程轨迹的掩码视图作为负样本对； 利用所述正样本对和所述负样本对，对预训练后的BERT模型进行微调，得到所述活动补全模型。

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天津开发区精诺瀚海数据科技有限公司;河北工业大学，其通讯地址为：300457 天津市滨海新区经济技术开发区洞庭路58号融汇大厦803室；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”。

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