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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利基于改进GRU的变压器油中溶解气体含量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：CN116705187B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310701791.X，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权基于改进GRU的变压器油中溶解气体含量预测方法是由范志远;杜江设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进GRU的变压器油中溶解气体含量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进GRU的变压器油中溶解气体含量预测方法，首先，对变压器油中溶解气体含量数据进行归一化处理，并将归一化后的气体含量数据分为训练集与测试集；其次，构建改进GRU模型，包括依次连接的Input层、Conv1D层、Bi‑GRU层、Dense层和Output层；再次，将训练集输入到改进GRU模型中进行网络训练，并利用金枪鱼算法对改进GRU模型的关键超参数进行迭代搜索，得到改进GRU优化模型；最后，将测试集输入到改进GRU优化模型中，得到气体含量数据下一时刻的预测值。本发明在传统GRU的输入层与神经网络层之间增加了一层Conv1D层，将传统的GRU层改进为Bi‑GRU层，并采用金枪鱼算法对影响GRU预测精度的3个最关键的超参数进行迭代搜索，大大提高了模型的预测精度。

本发明授权基于改进GRU的变压器油中溶解气体含量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进GRU的变压器油中溶解气体含量预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1、对变压器油中溶解气体含量数据进行归一化处理，并将归一化后的气体含量数据分为训练集与测试集； 步骤2、构建改进GRU模型；改进GRU模型包括Input层、Conv1D层、Bi-GRU层、Dense层和Output层； Input层的输出端与Conv1D层的输入端连接，Conv1D层的输出端与Bi-GRU层的输入端连接，Bi-GRU层的输出端与Dense层的输入端连接，Dense层的输出端与Output层的输入端连接； Input层用于输入步骤1中的训练集与测试集；Conv1D层通过卷积计算对训练集与测试集进行特征提取；Bi-GRU层用于学习训练集与测试集的变化规律并进行预测；Dense层用于压缩训练集与测试集数据，精简网络参数；Output层用于输出预测结果； 步骤3、将训练集输入到改进GRU模型中进行网络训练，并利用金枪鱼算法对改进GRU模型的关键超参数进行迭代搜索，得到改进GRU优化模型； 步骤4、将测试集输入到改进GRU优化模型中，得到气体含量数据下一时刻的预测值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河北工业大学，其通讯地址为：300130 天津市红桥区丁字沽光荣道8号河北工业大学东院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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