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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于数据驱动的胎面质量预测模型构建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：CN118037112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202410185526.5，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于数据驱动的胎面质量预测模型构建方法是由陈林杰;舒少龙;王勋设计研发完成，并于2024-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据驱动的胎面质量预测模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及流程工业产品质量预测的技术领域，具体涉及轮胎制造行业的胎面产品质量预测模型构建方法。包括以下步骤：S1：收集并整理多源异构的胎面生产工艺流程数据与产品质量检测数据,建立统一格式的结构化数据集；S2：使用孤立森林算法检测和去除数据中的异常值；S3：基于生产过程动态特性和时间戳的数值传感器时间校准方法，完成传感器时间校准对齐；S4：从胎面时序数据中进行特征抽取；S5：将特征集合分解，并送入改进后的LSINet模型，建立胎面质量预测模型，得出最终的胎面质量预测结果。本发明为轮胎制造业提供一种针对胎面质量的分析方法，帮助企业追溯不合格产品的质量问题，并提高胎面产品质量和生产效率。

本发明授权一种基于数据驱动的胎面质量预测模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的胎面质量预测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：收集并整理多源异构的胎面生产工艺流程数据与产品质量检测数据,建立统一格式的结构化数据集； 多源异构数据包括制造执行系统数据、传感器在线检测数据以及生产原料报表数据，对于这些来自不同源头和格式的数据，进行整合和清洗以确保一致性和准确性； S2：胎面生产过程中存在波动较大的离群异常值，使用孤立森林算法检测和去除数据中的异常值； S3：针对多个传感器采集频率异步的特点，提出基于生产过程动态特性和时间戳的数值传感器时间校准方法，完成传感器时间校准对齐； S4：挖掘胎面质量与生产要素之间的潜在关系，进而从胎面时序数据中进行特征抽取； 胎面压出线数据属于典型的时间序列数据，利用行业背景知识以及经验，分析胎面质量与生产要素之间的潜在关系，进而从时序数据中提取特征集合； S5：将特征集合分解，并送入改进后的LSTNet模型，建立胎面质量预测模型，得出最终的胎面质量预测结果； 改进后的LSTNet模型在构造数据时进行数据变换，将输入数据分解为两个部分：1短期时间序列，包括当前时间点以及前几个相邻时间点t-3，t-2，t-1，t；2长期跳过时间序列，包括当前时间点以及较远的时间点t-3skip，t-2skip，t-skip，t； 将分解后的两部分数据作为模型输入，分别通过一维卷积核提取数据中的短期特征，再利用LSTM捕获数据的时间依赖性；对于短期时间序列，通过Lambda调整输入维度，完成数据短周期链接跳跃，使用Dense模拟AR自回归过程，为预测添加线性成份，同时使输出可以响应输入的尺度变化。

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