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龙图腾网获悉上海捷氢科技股份有限公司申请的专利一种影响度的量化分析方法、装置、电子设备和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：CN115241500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202210910126.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种影响度的量化分析方法、装置、电子设备和存储介质是由莫喆阳;王仁芳;霍森;介亚克;石伟玉设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种影响度的量化分析方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种影响度的量化分析方法、装置、电子设备和存储介质，该方法和装置应用于电子设备，具体为获取燃料电池系统的M维物理量数据，M维物理量数据包括M个工作条件；构建神经网络模型；基于逐步神经网络模型特征选取方法，遍历M维物理量数据，对神经网模型进行训练；每次神经网络模型训练完成后，记录对应的模型训练统计误差值；根据模型训练统计误差值计算对应的工作条件的影响度。相比于现有的仿真方法，本申请的方案能够对各个工作条件对处于工作状态下的燃料电池系统的性能的影响度进行量化分析，从而支持燃料电池耐久过程的工作条件适配，提升系统耐久性和效率。

本发明授权一种影响度的量化分析方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种影响度的量化分析方法，应用于电子设备，用于对各个工作条件对燃料电池系统的工作性能的影响度进行量化分析，其特征在于，所述量化分析方法包括： 获取所述燃料电池系统的M维物理量数据，所述M维物理量数据包括M-2个工作条件，M为正整数； 构建神经网络模型，所述神经网络模型的输入数据维度为N、输入层神经元数目为N，输出层神经元数目为1，N为小于M-2的正整数； 基于逐步神经网络模型特征选取方法，遍历M维物理量数据，对所述神经网络模型进行训练，具体包括： 基于后退法，从N个所述工作条件中选取N-1个工作条件作为模型输入，以所述燃料电池系统的性能指标作为模型输出对所述神经网络模型进行训练； 或者，基于前进法，从M-N-2个所述工作条件中选出1个所述工作条件，以N+1个所述工作条件作为模型输入，以所述性能指标作为模型输出对所述神经网络模型进行训练； 或者，基于双向法，选取N+n个所述工作条件作为模型输入，以所述性能指标作为模型输出对所述神经网络模型进行训练，n满足N1-n且NM-n-2； 其中，当n＝1时，所述双向法退化为所述前进法；当所述n＝-1时，所述双向法退化为所述后退法； 每次神经网络模型训练完成后，记录对应的模型训练统计误差值； 根据所述模型训练统计误差值计算对应的工作条件对处于工作状态下的燃料电池系统的工作性能的影响度，具体包括：当n0时，将所述影响度定义为所述模型训练统计误差值；当n0时，将所述影响度定义为所述模型训练统计误差值的倒数。

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