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龙图腾网获悉广东金豆科技有限公司申请的专利一种基于对抗策略的净水器滤芯损耗预测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：CN120387361B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510441385.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于对抗策略的净水器滤芯损耗预测方法是由季兵;张琦;李段腾川;张笑阳设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗策略的净水器滤芯损耗预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对抗策略的净水器滤芯损耗预测方法，包括以下步骤：构建由与净水器滤芯损耗程度相关的时序数据和净水器滤芯损耗率组成的数据集，并将其划分为训练集和验证集；构建由transformer网络和生成对抗网络组成的净水器滤芯损耗预测模型；将训练集输入Transformer网络进行训练，输出第一预测值，并通过调整高斯函数的参数生成随机噪声；将第一预测值和随机噪声输入生成对抗网络进行训练；使用验证集对训练后的净水器滤芯损耗预测模型进行验证。本发明解决了现有基于镜像对称对抗网络模型的净水器滤芯寿命预测方法中，镜像对称对抗网络模型在预测过程中没有充分考虑影响净水器滤芯寿命的多种因素之间的时空关系的问题。

本发明授权一种基于对抗策略的净水器滤芯损耗预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗策略的净水器滤芯损耗预测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1：收集与净水器滤芯损耗程度相关的数据以及确定净水器滤芯损耗率，并将与净水器滤芯损耗程度相关的数据组织成时序数据，并将时序数据和净水器滤芯损耗率构建成数据集，并将数据集划分为训练集和验证集； 步骤S2：构建净水器滤芯损耗预测模型，其中，净水器滤芯损耗预测模型由transformer网络和生成对抗网络组成； 步骤S3：将训练集输入Transformer网络进行训练，输出第一预测值，并通过调整高斯函数的参数生成随机噪声； 步骤S4：将第一预测值和随机噪声输入生成对抗网络进行训练，得到训练后的净水器滤芯损耗预测模型； 步骤S5：使用验证集对训练后的净水器滤芯损耗预测模型进行验证，得到验证后的净水器滤芯损耗预测模型； 步骤S6：根据验证后的净水器滤芯损耗预测模型进行净水器滤芯损耗的预测； 在步骤S3中，在训练Transformer网络的过程中，还包括以下步骤：通过引入加权绝对误差和损耗趋势惩罚来计算Transformer网络的损失函数，并最小化Transformer网络的损失函数，其中，Transformer网络的损失函数的计算公式如下： ； 其中，表示Transformer网络的损失函数；和均表示超参数，均用于控制各部分损失函数的重要性； 表示加权绝对误差，具体的数学公式如下： ； 其中，N表示天数；表示第t时刻的权重；表示第t时刻的真实滤芯损耗值；表示第t时刻的预测滤芯损耗值； 表示损耗趋势惩罚，具体是数学公式如下： ； 其中，表示第t+1时刻的预测滤芯损耗值；表示第t-1时刻的预测滤芯损耗值； 在步骤S1中，具体包括以下子步骤： 步骤S11：收集与净水器滤芯损耗程度相关的数据，其中，净水器滤芯损耗程度相关的数据包括流体数据、历史数据和环境条件数据，流体数据包括流体的流量、流体的温度、流体的总溶解固体值、流体的污染物浓度以及流体的余氯浓度，历史数据包括滤芯PP棉的特征数据、滤芯活性炭的特征数据以及滤芯RO膜的特征数据，环境条件数据包括环境的湿度和环境的温度变化； 步骤S12：根据水流量的变化确定净水器滤芯损耗率，具体的计算公式如下： ； 其中，表示第t时刻净水器滤芯损耗率；表示初始水流量；表示损耗后的水流量； 步骤S13：将与净水器滤芯损耗程度相关的数据组织成时序数据，其中，与净水器滤芯损耗程度相关的时序数据的数学表达式如下： ； 其中，表示第t时刻与净水器滤芯损耗程度相关的时序数据；表示第t时刻流体的流量；表示第t时刻流体的温度；表示第t时刻流体的总溶解固体值；表示第t时刻流体的污染物浓度；表示第t时刻流体的余氯浓度；表示第t时刻滤芯PP棉的特征数据；表示第t时刻滤芯活性炭的特征数据；表示第t时刻滤芯RO膜的特征数据；表示第t时刻环境的湿度；表示第t时刻环境的温度变化； 步骤S14：对与净水器滤芯损耗程度相关的时序数据进行标准化处理，得到标准化后的时序数据，具体的计算公式如下： ； 其中，表示第t时刻与净水器滤芯损耗程度相关的时序数据的最小值；表示第t时刻与净水器滤芯损耗程度相关的时序数据的最大值； 步骤S15：将标准化后的时序数据转换为固定窗口大小为7的输入； 步骤S16：将固定窗口大小为7的输入以及净水器滤芯损耗率构建成数据集，并将数据集按8:2的比例划分为训练集和验证集。

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