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龙图腾网获悉西南林业大学申请的专利一种基于TCN+Fecam+Transformer的混合动力汽车NH₃排放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：CN120337411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510523590.4，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种基于TCN+Fecam+Transformer的混合动力汽车NH₃排放预测方法是由何超;李加强;杨楠;陈彦林;赵龙庆;徐华伟;于海生;王艳艳;周宏平;马荣;刘学渊设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于TCN+Fecam+Transformer的混合动力汽车NH₃排放预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于TCN+Fecam+Transformer的混合动力汽车NH₃排放预测方法，涉及大数据技术领域，从混合动力汽车的各种传感器中收集时间序列数据，并进行预处理操作，使用TCN对预处理后的时间序列数据进行特征提取，并通过Fecam机制对不同频率成分进行加权，并将加权后的特征与TCN提取的特征合并，形成最终的特征表示，对合并后的特征进行嵌入和位置编码，以适应Transformer模型的输入要求，并将处理后的特征输入到Transformer模型中，通过自注意力机制捕捉全局依赖关系，使用优化算法进行训练，拟合NH₃排放预测模型，利用训练好的模型进行NH₃排放量的预测，输出预测结果，并根据预测信息优化排放控制策略。

本发明授权一种基于TCN+Fecam+Transformer的混合动力汽车NH₃排放预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于TCN+Fecam+Transformer的混合动力汽车NH3排放预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤101、从混合动力汽车的各种传感器中收集时间序列数据，并进行预处理操作； 步骤102、使用TCN对预处理后的时间序列数据进行特征提取，并通过Fecam机制对不同频率成分进行加权； 步骤103、将提取的特征输入到Transformer模型中，通过自注意力机制捕捉全局依赖关系，并使用优化算法进行训练，拟合NH3排放预测模型； 步骤104、利用训练好的模型进行NH3排放量的预测，输出预测结果，并根据预测信息优化排放控制策略； 所述步骤101中，从混合动力汽车的各种传感器中收集时间序列数据，并进行预处理操作，具体步骤如下： 步骤A1、收集混合动力汽车运行过程中的多种传感器数据，包括发动机转速、车辆速度、负荷、油耗、电池电量、排气温度、空气质量； 步骤A2、预处理：处理异常值和缺失值，采用移动平均方法对时间序列数据进行平滑处理，以减少噪声对模型训练的影响，并将所有传感器数据进行归一化处理，使其缩放到相同的范围，根据传感器数据的采样频率，确保所有传感器的数据在时间上对齐，对于采样频率不一致的传感器数据，使用插值方法将低频数据与高频数据对齐； 所述步骤102中，使用TCN对预处理后的时间序列数据进行特征提取，并通过Fecam机制对不同频率成分进行加权，具体步骤如下： 步骤B1、特征提取：将经过预处理后的时间序列数据表示为，其中表示在时间步T的传感器数据，构建一个TCN模型，所述TCN是由多个卷积层和残差连接组成的时间卷积网络模型，设定卷积层的参数包括卷积核大小为k，扩张率为d，TCN的输出为特征表示，将预处理后的时间序列数据X输入到TCN模型中进行卷积操作； 步骤B2、频域特征加权：使用快速傅里叶变换将时间域特征转换为频域特征，表示为，其中，表示频率域的信号，FFT表示傅里叶变换操作，并将频域特征分为高频成分和低频成分，通过Fecam机制对频域特征进行加权，并将加权后的高频和低频成分特征与TCN提取的特征合并，形成最终的特征表示。

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