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龙图腾网获悉四川大学申请的专利任务执行时序预测模型训练方法及装置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：CN119598108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411673780.6，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权任务执行时序预测模型训练方法及装置是由王皓;韩荣辉;冯端宇;杜鸿宇设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本任务执行时序预测模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供任务执行时序预测模型训练方法及装置，其中所述方法包括：采集目标机构的历史任务执行信息，根据历史任务执行信息构建样本时间序列；对样本时间序列进行序列分解，得到季节项和趋势项，将季节项、趋势项与样本时间序列依次输入至初始预测模型，分别输出第一预测信息、第二预测信息与第三预测信息；根据第一预测信息、第二预测信息、第三预测信息与样本时间序列，构建季节损失、趋势损失与整体损失；根据季节损失、趋势损失与整体损失，构建混合损失函数，并通过混合损失函数对初始预测模型进行训练，得到目标预测模型。得到的目标预测模型在不影响计算效率的前提下，对目标机构的任务执行信息进行高精度预测，获得均衡的任务执行规划。

本发明授权任务执行时序预测模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种任务执行时序预测模型训练方法，其特征在于，包括： 采集目标机构的历史任务执行信息，并根据所述历史任务执行信息，构建样本时间序列，其中，所述样本时间序列的构建过程为，按照固定的时间步长收集到不同法院以及不同类型案件的立案案件数量信息，汇总成一个包含多变量的时间序列数据集； 对所述样本时间序列进行序列分解，得到所述样本时间序列关联的季节项和趋势项； 将所述季节项输入至初始预测模型，输出第一预测信息，将所述趋势项输入至初始预测模型，输出第二预测信息，将所述样本时间序列输入至初始预测模型，得到第三预测信息，其中，所述初始预测模型中包含注意力机制层，所述注意力机制层关联的影响力因子，为所述历史任务执行信息中包含的任务数据的任务类型；对应的，所述第一预测信息生成过程为，通过所述初始预测模型的卷积层对所述季节项进行特征提取，得到目标季节特征，通过所述初始预测模型的池化层对所述目标季节特征进行降维，得到降维季节特征，通过所述注意力机制层对所述降维季节特征进行加工，并将加工结果输入至所述初始预测模型的全连接层进行处理，得到所述第一预测信息；在所述初始预测模型数据处理过程中，所述初始预测模型的丢弃层随机丢弃所述初始预测模型的神经元； 根据所述第一预测信息、第二预测信息、第三预测信息以及所述样本时间序列，构建季节损失、趋势损失与整体损失； 根据所述季节损失、所述趋势损失与所述整体损失，构建混合损失函数，并通过所述混合损失函数对所述初始预测模型进行训练，得到目标预测模型，其中，所述目标预测模型用于预测法院立案规律；所述混合损失函数构建过程为，基于预设的第一权重系数，对所述季节损失与所述趋势损失进行加权求和，得到分量损失函数，基于预设的第二权重系数，对所述分量损失函数与所述整体损失进行加权求和，得到混合损失函数；对应的，训练所述初始预测模型得到目标预测模型的过程为，根据预设的min-max方法，优化所述第一权重系数与所述第二权重系数，得到目标混合损失函数，根据所述目标混合损失函数，对所述初始预测模型进行训练，得到所述目标预测模型。

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