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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种基于元迁移学习的全域汽车温度预测方法及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：CN121188417B 。

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：202511747608.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于元迁移学习的全域汽车温度预测方法及系统是由黄志超;修星星设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于元迁移学习的全域汽车温度预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于汽车热管理技术领域，具体为一种基于元迁移学习的全域汽车温度预测方法及系统。本发明同步采集整车多区域温度时序数据并预处理；通过联邦归一化实现数据隐私保护标准化；采用模型无关元学习框架预训练时序卷积网络与Transformer混合网络并嵌入低秩适配器与前缀向量，获得通用温度预测模型，针对新车型或新地区仅需微调适配器参数即可快速生成专属模型；采用蒙特卡洛Dropout方法量化预测不确定性并计算超温概率；构建多目标成本函数，采用模型预测控制优化求解获得最优控制序列。本发明实现新场景快速适配、不确定性感知预测和多目标协同优化，显著提升整车热安全与能效。

本发明授权一种基于元迁移学习的全域汽车温度预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于元迁移学习的全域汽车温度预测方法，其特征在于，包括： S100：同步采集整车电池包、驱动电机、功率电子、乘员舱、外界环境及热管理执行器的温度时序数据，对所述温度时序数据进行异常检测与缺失填补； S200：各边缘节点本地计算温度特征的均值与标准差并通过加密方式上传至云端聚合获得全局均值与全局标准差，各边缘节点基于所述全局均值与全局标准差对温度时序数据进行标准化； S300：构建由时序卷积网络与Transformer组成的混合网络并嵌入低秩适配器与前缀向量，采用模型无关元学习框架，使用标准化后的温度时序数据对所述混合网络进行预训练，获得通用温度预测模型；针对新车型或新地区，加载所述通用温度预测模型并冻结主干参数，仅微调所述低秩适配器与前缀向量，获得专属温度预测模型； S400：将标准化后的温度时序数据输入所述专属温度预测模型，采用蒙特卡洛Dropout方法进行多次前向传播，计算关键区域温度的预测均值与预测标准差并建立温度概率分布，计算超温概率； S500：构建包含温度跟踪误差项、超温概率项和执行器能耗项的多目标成本函数，采用模型预测控制方法优化求解，获得电子水泵、风扇、压缩机和节温器的最优控制序列并下发执行。

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