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龙图腾网恭喜宜宾丝丽雅集团有限公司;东华大学申请的专利一种莱赛尔纤维制胶工艺过程的能耗预测方法及应用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：CN119940655B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510412577.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种莱赛尔纤维制胶工艺过程的能耗预测方法及应用是由贺敏;于大骞;梁堂;刘柳;韩鑫设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种莱赛尔纤维制胶工艺过程的能耗预测方法及应用在说明书摘要公布了：本发明涉及能耗预测技术领域，特别涉及一种莱赛尔纤维制胶工艺过程的能耗预测方法及应用；收集历史原始数据进行处理，得到历史数据；根据工艺单计算工艺相似度，得到历史排序数据；挑选出参照组序列，计算各个参照组序列的工艺相似度和工艺相似度的阈值区间，再计算得到参照组序列的能耗预测值序列；将能耗预测值序列与历史的能耗数据比较，记录绝对误差和；增大工艺相似度的阈值区间百分比，得到在绝对误差和最小时对应的工艺相似度的阈值区间百分比；将历史筛选排序数据作为神经网络的训练集训练得到能耗预测模型；将工艺参数数据以及中间参数数据输入到能耗预测模型得到能耗预测值；本发明控制训练集规模，提高了模型预测的可信度和准确性。

本发明授权一种莱赛尔纤维制胶工艺过程的能耗预测方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种莱赛尔纤维制胶工艺过程的能耗预测方法，其特征在于，包括如下具体步骤： 步骤一：收集莱赛尔纤维制胶工艺过程中，历史原始数据的蒸发系统参数数据、胶液与密封系统参数数据、保温水与真空系统参数数据、浆粥重量、胶液重量、胶液折光率、消耗时间以及能耗数据，并进行数据预处理得到历史数据； 步骤二：根据当前工艺单计算对应历史数据的工艺相似度，并根据工艺相似度重新排列历史数据，得到历史排序数据； 步骤三：从历史排序数据中挑选参照组序列，通过计算各个参照组序列的工艺相似度，得到历史排序数据序列，并求得工艺相似度的阈值区间，再使用其阈值区间内的历史排序数据序列，计算得到能耗预测值序列； 步骤四：将能耗预测值序列分别与对应的参照组序列的历史的能耗数据进行比较，记录绝对误差和X； 步骤五：增大工艺相似度的阈值区间百分比P得到当前工艺相似度的阈值区间；重复步骤三到步骤四，直至当前工艺相似度的阈值区间达到设定的最大值，并得到绝对误差和X最小时对应的工艺相似度的阈值区间百分比P，将P标记为Ps； 步骤六：将历史排序数据通过Ps筛选得到历史筛选排序数据，并将其中的浆粥重量、胶液重量、胶液折光率以及消耗时间作为神经网络的训练集，经过训练得到能耗预测模型； 步骤七：从工艺单中提取浆粥重量、工艺参数组1、工艺参数组2和工艺参数组3，并输入到构建的计算模型，得到浆粥重量、胶液重量、胶液折光率以及消耗时间，并输入到能耗预测模型，得到能耗预测值； 所述步骤七中从工艺单中提取浆粥重量、工艺参数组1、工艺参数组2和工艺参数组3，并输入到构建的计算模型，得到浆粥重量、胶液重量、胶液折光率以及消耗时间，并输入到能耗预测模型，得到能耗预测值的具体方式为：从工艺单中提取浆粥重量，将浆粥重量与从工艺单提取的工艺参数组1，经过基于BP神经网络算法构建的胶液重量计算模型得到胶液重量，将浆粥重量与从工艺单提取的工艺参数组3，经过基于最小二乘法拟合非线性参数算法构建的制胶消耗时间计算模型得到消耗时间，从工艺单提取的工艺参数组2经过基于BP神经网络算法构建的胶液折光率计算模型得到胶液折光率，再将浆粥重量、胶液重量、胶液折光率以及消耗时间输入到能耗预测模型，最终得到能耗预测值。

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