东华大学陈磊获国家专利权
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龙图腾网获悉东华大学申请的专利聚酯纤维酯化阶段性能指标的多生产线时间序列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：CN115238962B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202210722212.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权聚酯纤维酯化阶段性能指标的多生产线时间序列预测方法是由陈磊;彭慧远;彭闯;杨晨;郝矿荣设计研发完成，并于2022-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本聚酯纤维酯化阶段性能指标的多生产线时间序列预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于迁移学习的聚酯纤维酯化阶段性能指标的多生产线时间序列预测方法，选取一条工况稳定且连续生产两个月以上的生产线作为源域，一条缺乏历史数据集且需要构建时间序列预测模型的生产线作为目标域，采用基于迁移学习的聚酯纤维酯化阶段性能指标的多生产线时间序列预测模型，从源域中的酯化阶段历史数据集中迁移可用知识，对目标域中酯化阶段性能指标未来一段时间内的真实值进行预测。本发明针对单一生产线获取历史标签数据有限，难以建立准确且泛化能力强的时间序列预测模型的问题，引入迁移学习策略，利用其他生产线的历史传感器数据增加数据集差异性，填补由于缺少样本而造成的数据空白，从而帮助目标域构建时间序列预测模型。
本发明授权聚酯纤维酯化阶段性能指标的多生产线时间序列预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的聚酯纤维酯化阶段性能指标的多生产线时间序列预测方法，其特征在于：选取一条工况稳定且连续生产两个月以上的生产线作为源域，一条缺乏历史数据集的生产线作为目标域，采用基于迁移学习的聚酯纤维酯化阶段性能指标的多生产线时间序列预测模型，从源域中的酯化阶段历史数据集中迁移可用知识，对目标域中酯化阶段性能指标未来一段时间内的真实值进行预测； 基于迁移学习的聚酯纤维酯化阶段性能指标的多生产线时间序列预测模型的建模步骤如下： 1将源域时间序列分割为多个区段，视为多个子源域，并将目标域时间序列和所有子源域时间序列转换为时序数据集； 2将目标域时序数据集和多个子源域时序数据集输入多源域深度迁移网络中进行训练，得到训练好的网络模型。
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