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龙图腾网获悉朋熙半导体科技(北京)有限公司申请的专利一种FFU化学过滤器生命周期预测方法及系统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：CN120561560B 。

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：202511072580.X，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种FFU化学过滤器生命周期预测方法及系统是由贺吉沛;苏凤设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种FFU化学过滤器生命周期预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种FFU化学过滤器生命周期预测方法及系统，方法包括以下步骤：通过边缘传感器实时采集FFU化学过滤器的多维度动态参数，所述多维度动态参数包括环境参数、运行参数和性能指标；对采集的数据进行缺失值填充和异常值过滤；基于处理后的数据，构造时序衍生特征，并利用Transformer编码提取跨周期特征关联；使用Transformer‑GBDT混合模型对提取的特征进行训练，输出剩余寿命预测结果，其中Transformer层捕捉时序依赖关系，GBDT层解析特征交互效应；通过超参数搜索优化所述混合模型。本发明解决了FFU化学过滤器生命周期在工业物联网环境下预测精度低、实时性差的问题。

本发明授权一种FFU化学过滤器生命周期预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种FFU化学过滤器生命周期预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:数据采集：通过边缘传感器实时采集FFU化学过滤器的多维度动态参数，所述多维度动态参数包括环境参数、运行参数和性能指标； S2:数据处理：对采集的数据进行缺失值填充和异常值过滤； S3:特征工程：基于处理后的数据，构造时序衍生特征，并利用Transformer编码提取跨周期特征关联； S4:模型训练：使用Transformer-GBDT混合模型对提取的特征进行训练，输出剩余寿命预测结果，其中Transformer层捕捉时序依赖关系，GBDT层解析特征交互效应； S5:模型优化：通过超参数搜索优化所述混合模型； 在S4中，所述Transformer-GBDT混合模型包括：Transformer编码层将时序数据编码为隐状态向量，GBDT预测层输入所述隐状态向量与静态特征，通过残差拟合输出剩余寿命概率分布；所述GBDT预测层包括梯度提升树变体，所述变体为XGBoost或LightGBM中的一种。

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