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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于双层嵌套LSTM的超长多维时间序列分类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：CN116644378B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202310623774.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于双层嵌套LSTM的超长多维时间序列分类方法是由曹斌;钱凤;侯晨煜设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双层嵌套LSTM的超长多维时间序列分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双层嵌套LSTM的超长多维时间序列分类方法，包括：获取超长多维时间序列数据集；将输入层、由i个LSTM网络并联而合成的网络、LSTM网络、全连接层、BatchNormalization层、Softmax层进行串联，得到双层嵌套LSTM模型；将已知所属类别的时间序列作为训练数据输入双层嵌套LSTM模型进行分类训练；使用训练后的双层嵌套LSTM模型对未知所属类别的目标时间序列进行分类识别。本方法适用于各种实际应用场景中的超长多维时间序列，能够对采集自这些现实场景中的超长时间序列数据进行有效处理，且不会出现训练时间长、参数更新慢，甚至梯度消失等问题。

本发明授权一种基于双层嵌套LSTM的超长多维时间序列分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双层嵌套LSTM的超长多维时间序列分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取多维时间序列样本，并标注所属类别，得到已知所属类别的时间序列样本； S2：将输入层、一个由i个LSTM网络并联而合成的网络、一个LSTM网络、三个全连接层、两个Batch Normalization层、一个Softmax层进行串联，得到双层嵌套LSTM模型； 所述的双层嵌套LSTM模型，具体包括： 输入时间序列样本在经过双层嵌套LSTM模型的输入层后，先进行等长分割，分割成i个长度相同的时间序列样本分片；然后，将i个时间序列样本分片分别输入到并联的i个LSTM网络中，以提取每个时间序列样本分片内部的时间相关特征, , ..., ，并把, , ..., 按顺序进行拼接，得到拼接特征；再将输入到接下来的一个LSTM网络，用来提取i个时间序列样本分片之间的时间相关特征，并得到这个输入时间序列样本的最终特征；最后，通过全连接层、Batch Normalization层和Softmax层将映射到样本标记空间； S3：将已知所属类别的时间序列样本作为训练数据输入双层嵌套LSTM模型进行分类训练，得到训练后的双层嵌套LSTM模型； S4：使用训练后的双层嵌套LSTM模型对未知所属类别的目标时间序列样本进行分类识别。

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