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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种TBM推进速度多步实时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：CN116050251B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211609361.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种TBM推进速度多步实时预测方法是由刘造保;李龙;杨明远;庞博学;于湛设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种TBM推进速度多步实时预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种TBM推进速度多步实时预测方法，所述方法包括：S1、获取当前时间点前预设时间步长的特征数据；所述特征数据包括与推进速度的灰色关联度值大于0.5的TBM特征的数据；S2、将所述预设时间步长的特征数据输入至预先训练的多步实时预测模型中，预先训练的所述多步实时预测模型输出当前时间点之后的第二时间段内的推进速度的预测值；所述多步实时预测模型包括：TCN模型、第一SENet、第二SENet以及全连接层；其中，预先采用训练的特征数据集训练建立的多步实时预测模型获取预先训练的所述多步实时预测模型。

本发明授权一种TBM推进速度多步实时预测方法在权利要求书中公布了：1.一种TBM推进速度多步实时预测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取当前时间点前预设时间步长的特征数据； 所述特征数据包括与推进速度的灰色关联度值大于0.5的TBM特征的数据； S2、将所述预设时间步长的特征数据输入至预先训练的多步实时预测模型中，预先训练的所述多步实时预测模型输出当前时间点之后的第二时间段内的推进速度的预测值； 所述多步实时预测模型包括：TCN模型、第一SENet、第二SENet以及全连接层； 其中，预先采用训练的特征数据集训练建立的多步实时预测模型获取预先训练的所述多步实时预测模型； 在S1之前还包括：S0、采用训练的特征数据集训练建立的多步实时预测模型获取预先训练的所述多步实时预测模型； 所述训练的特征数据集包括预先获取的历史时间段内的多个预设时间步长的特征数据； 所述S0具体包括： S01、将所述训练的特征数据集中每一个预设时间步长的特征数据，输入至该建立的多步实时预测模型中的TCN模型中进行处理获取处理结果，所述TCN模型将所述处理结果输入至第一SENet中； S02、所述第一SENet对所述处理结果进行处理获取第一操作结果，并将所述第一操作结果输入至第二SENet中； S03、所述第二SENet对所述第一操作结果进行处理，得到第二操作结果； S04、针对所述训练的特征数据集中该预设时间步长的特征数据、第一操作结果以及第二操作结果进行特征融合，得到融合特征，并采用预先设定的Relu函数对融合特征进行计算，得到计算结果； S05、将所述计算结果输入至全连接层，所述全连接层输出与所述训练的特征数据集中该预设时间步长的特征数据所对应的推进速度的预测值； S06、重复S01-S05预设次数，获取训练的所述多步实时预测模型。

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