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龙图腾网恭喜清华大学申请的专利温度预测模型的训练方法、预测方法、装置、设备及介质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：CN114066090B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202111415279.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权温度预测模型的训练方法、预测方法、装置、设备及介质是由邓仰东设计研发完成，并于2021-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本温度预测模型的训练方法、预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开一种温度预测模型的训练方法、预测方法、装置、设备及介质，其中，训练方法包括：采集电子器件的温度数据和不同温度下电子器件的电气特征数据；对温度数据和对应的电气特征数据按照预设时间间隔进行分段；对于分段后每个时间段的温度数据和电气特征数据，按照预设的窗口滑动步长进行数据采集，并利用所有采集的温度数据和电气特征数据形成特征矩阵；从特征矩阵中选择第一时间段内的温度数据和电气特征数据、以及第二时间段内的电气特征数据作为基础数据，并将第二时间段内的温度数据作为待预测数据；利用基础数据和待预测数据对温度预测模型进行训练。通过采用上述技术方案，有效解决了数据分析难度大和温度预测精度差的问题。

本发明授权温度预测模型的训练方法、预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种温度预测模型的训练方法，应用于温度传感器的返回速度不同，或者返回值存在延迟的场景，其特征在于，包括：采集电子器件的温度数据，和不同温度下所述电子器件的电气特征数据；其中，所述温度数据和各电气特征数据按照相同的频率进行采样；对所述温度数据和对应的电气特征数据按照预设时间间隔进行分段；对于分段后每个时间段的温度数据和电气特征数据，按照预设的窗口滑动步长进行数据提取，并利用所有提取的温度数据和电气特征数据形成特征矩阵；从所述特征矩阵中选择第一时间段内的温度数据和电气特征数据、以及第二时间段内的电气特征数据作为基础数据，并将第二时间段内的温度数据作为待预测数据；将所述基础数据和所述待预测数据作为训练样本集对温度预测模型进行训练，以使所述温度预测模型建立不同时间段的温度数据与电气特征数据的关联关系；其中，第一时间段和第二时间段按照时间的先后顺序排列。

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