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龙图腾网获悉新智我来网络科技有限公司申请的专利基于样本迁移的烟气含氧量负荷预测方法及装置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：CN114118540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202111331186.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于样本迁移的烟气含氧量负荷预测方法及装置是由刘胜伟;杨杰;余真鹏设计研发完成，并于2021-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于样本迁移的烟气含氧量负荷预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于样本迁移的烟气含氧量负荷预测方法及装置。该方法包括：获取联合学习架构下的第一参与方和第二参与方的设备数据；其中，第一参与方为提出预测需求的参与方，第二参与方为除第一参与方外的其他参与方；利用第一参与方的设备数据和第二参与方的设备数据，训练预测分类器；根据预测分类器，确定第一参与方的设备数据关于第二参与方的设备数据的权重数据；基于第二参与方的设备数据和权重数据，训练预测式梯度提升模型；利用预测式梯度提升模型预测第一参与方设备的烟气含氧量负荷。本发明解决了因不同工艺下的所产生的能源设备的数据分布差异，而造成烟气含氧量负荷预测不准确的问题，并且节约能源设备传感器的成本。

本发明授权基于样本迁移的烟气含氧量负荷预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于样本迁移的烟气含氧量负荷预测方法，其特征在于，所述方法应用于联合学习框架中，包括： 获取联合学习架构下的第一参与方的设备数据和第二参与方的设备数据；其中，第一参与方为提出预测需求的参与方，第二参与方为除第一参与方外的其他参与方； 利用所述第一参与方的设备数据和第二参与方的设备数据，训练预测分类器； 根据所述预测分类器，确定第一参与方的设备数据关于第二参与方的设备数据的权重数据； 基于第二参与方的设备数据和所述权重数据，训练预测式梯度提升模型； 利用所述预测式梯度提升模型预测第一参与方设备的烟气含氧量负荷； 利用所述第一参与方的设备数据和第二参与方的设备数据，训练预测分类器包括：标签化处理第一参与方的设备数据和第二参与方的设备数据，得到第一参与方的设备数据的标签数据和第二参与方的设备数据的标签数据；合并第一参与方的设备数据的标签数据和第二参与方的设备数据的标签数据，以得到合并后的标签数据；根据合并后的标签数据，训练预测分类器； 根据所述预测分类器，确定第一参与方的设备数据关于第二参与方的设备数据的权重数据包括：利用所述预测分类器，分别得到第一参与方的设备数据对应的设备故障概率值和第二参与方的设备数据对应的设备故障概率值；根据所述第一参与方的设备数据对应的设备故障概率值和第二参与方的设备数据对应的设备故障概率值，确定第一参与方的设备数据关于第二参与方的设备数据的权重数据。

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