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龙图腾网获悉唐山雪人科技有限公司申请的专利基于双碳数字平台的城市智慧能源管理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：CN120580091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510664823.2，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权基于双碳数字平台的城市智慧能源管理方法是由朱宏飞设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双碳数字平台的城市智慧能源管理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于双碳数字平台的城市智慧能源管理方法，该方法获取城市智慧能源在当前采样时刻的多维数据向量序列；将多维数据向量序列作为LSTM模型的输入，得到当前采样时刻的隐藏状态数据向量和多维激活向量，根据多维激活向量获取记忆倾向程度；针对隐藏状态数据向量中任一维度数据，获取目标时序数据，根据目标时序数据获取偏置项调整因子；根据记忆倾向程度和偏置项调整因子，得到任一维度数据的自适应偏置项；利用隐藏状态数据向量中的每个维度数据的自适应偏置项，对LSTM模型中的偏置项进行替换，得到对下一采样时刻的多维数据向量进行预测的结果，使得预测结果更加准确。

本发明授权基于双碳数字平台的城市智慧能源管理方法在权利要求书中公布了：1.基于双碳数字平台的城市智慧能源管理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取城市智慧能源在每个采样时刻的多维数据向量，得到当前采样时刻的多维数据向量序列； 获取当前采样时刻的上一采样时刻对应的LSTM模型，将所述多维数据向量序列作为LSTM模型的输入，得到当前采样时刻的隐藏状态数据向量和多维激活向量，根据所述多维激活向量中各维度数据之间的数据差异，得到当前采样时刻的记忆倾向程度； 针对所述隐藏状态数据向量中任一维度数据，在每个采样时刻的隐藏状态数据向量中获取与所述任一维度数据属于同一维度的数据，组成目标时序数据，根据所述目标时序数据的趋势变化和周期变化，获取所述任一维度数据的偏置项调整因子； 在上一采样时刻的隐藏状态数据向量中，获取与所述任一维度数据属于同一维度的数据，记为目标数据，根据所述记忆倾向程度和所述偏置项调整因子，对目标数据的偏置项进行调整，得到所述任一维度数据的自适应偏置项； 利用所述隐藏状态数据向量中的每个维度数据的自适应偏置项，对LSTM模型中的偏置项进行替换，得到对当前采样时刻的下一采样时刻的多维数据向量进行预测的结果； 根据所述多维激活向量中各维度数据之间的数据差异，得到当前采样时刻的记忆倾向程度，包括： 对所述多维激活向量中所有维度的数据绝对值进行累加，得到总维度数据，针对所述多维激活向量中任一维度，获取所述任一维度的数据绝对值和所述总维度数据之间的比值，计算所述比值与所述任一维度的数据的乘积，得到所述任一维度的遗忘影响因子； 获取所述多维激活向量中所有维度的数据均值，记为特征均值，获取所述任一维度的数据与所述特征均值的差值，得到偏离方向值，获取所述任一维度的数据与所述特征均值的差值绝对值，得到偏离程度，获取所述偏离方向值与所述偏离程度的乘积，得到所述任一维度的记忆倾向因子； 获取所述多维激活向量中所有维度的遗忘影响因子，对应得到遗忘影响因子累加值，对所述遗忘影响因子累加值进行双曲正切处理，得到第一记忆程度； 获取所述多维激活向量中所有维度的记忆倾向因子，对应得到记忆倾向因子累加值，对所述记忆倾向因子累加值进行双曲正切处理，得到第二记忆程度； 根据所述第一记忆程度和所述第二记忆程度之间的平均值，得到当前采样时刻的记忆倾向程度； 根据所述目标时序数据的趋势变化和周期变化，获取所述任一维度数据的偏置项调整因子，包括： 对所述目标时序数据进行一阶差分处理，对应得到一阶差分数据序列，根据所述一阶差分数据序列中一阶差分数据的趋势变化，获取所述任一维度数据的趋势变化指标； 获取所述目标时序数据中的极大值，根据所述目标时序数据中极大值间的数值差异和采样时刻差异，获取所述任一维度数据的周期变化指标； 获取所述目标时序数据的方差，对所述目标时序数据的方差进行双曲正切处理，得到所述目标时序数据的混乱程度，获取所述趋势变化指标和所述周期变化指标之间的最大值，根据所述最大值与所述混乱程度的差值，得到所述任一维度数据的偏置项调整因子。

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