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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于时空相关性的高准确率核电关键指标预测仪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：CN120069166B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202510058319.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于时空相关性的高准确率核电关键指标预测仪是由龚开;刘昭然;钮云龙;张志猛;杨维耿;王伟;赵顺平;刘兴高设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空相关性的高准确率核电关键指标预测仪在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空相关性的高准确率核电关键指标预测仪，由核电辐射站数据库、上位机、传感器阵列分别相连构成。所述核电辐射站数据库，存储核电辐射站监测数据历史记录。所述上位机，包括生成对抗模块以及核电关键指标预测模块两个模块，使用数据库中的数据对生成对抗模块中的生成器和判别器进行训练，然后将训练好的生成器作为核电关键指标预测模型保存在核电关键指标预测模块中。所述传感器阵列接收新的辐射相关数据，传入上位机的核电关键指标预测模块进行核电关键指标预测。本发明创新性地引入生成对抗注意力模型来充分挖掘核电辐射站数据的时间相关性和空间相关性，增强了预测仪的抗干扰能力，并显著提升了核电关键指标预测准确率。

本发明授权一种基于时空相关性的高准确率核电关键指标预测仪在权利要求书中公布了：1.一种基于时空相关性的高准确率核电关键指标预测仪，其特征在于，所述预测仪包括核电辐射站数据库、上位机以及传感器阵列；所述核电辐射站数据库和传感器阵列分别与上位机相连；所述上位机包括依次相连的生成对抗模块和核电关键指标预测模块； 所述核电辐射站数据库，用于储存储核电辐射站的历史监测数据并上传至上位机中的生成对抗模块； 所述历史监测数据为，其中，表示第个时刻的监测数据，表示历史监测数据中共时刻的监测数据，； ，表示每个时刻的监测数据分别由个监测变量值构成，表示监测数据中第个监测变量值，； 所述生成对抗模块，用于使用所述历史监测数据对生成对抗注意力模型进行训练，然后将训练完成后的生成对抗注意力模型中的生成器作为预测模型上传到核电关键指标预测模块中，具体为： a.1所述生成对抗模块中包含生成对抗注意力模型，所述生成对抗注意力模型包括一个生成器和一个判别器； 所述生成器由第一时间相关性提取网络、第一空间相关性提取网络、第二时间相关性提取网络、第二空间相关性提取网络、门控循环单元和第四全连接神经网络；所述判别器由第五全连接神经网络组成； a.2所述生成对抗模块从历史监测数据中取长度为的数据段： 并输入至第一时间相关性提取网络，其中，表示任意一个时刻，表示第个时刻的监测数据，； a.3通过生成器对数据段进行预测，得到预测结果并输入至判别器； a.4同时判别器从历史监测数据中获取数据段后个时刻的数据；并根据通过预测结果和数据构建得到总损失函数； a.5根据总损失函数对生成器和判别器进行反向传播，用随机梯度下降法更新生成对抗注意力模型中所有的神经网络参数； a.6重复步骤a.3‑步骤a.5，直到总损失函数不再降低，完成对生成对抗注意力模型的训练，得到训练完成后的生成对抗注意力模型；并将训练完成后的生成对抗注意力模型中的生成器作为预测模型上传到核电关键指标预测模块中； 所述传感器阵列，用于监测得到实时辐射相关数据并上传至上位机中的核电关键指标预测模块； 所述核电关键指标预测模块，用于使用所述预测模型根据所述实时辐射相关数据进行预测，得到未来核电关键指标的预测结果。

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