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龍圖騰網獲悉中國科學院合肥物質科學研究院申請的專利一種基于LSTM的等離子體控制系統資源使用預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120234221B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510381301.1，技術領域涉及：G06F11/34；該發明授權一種基于LSTM的等離子體控制系統資源使用預測方法是由袁旗平;黃俊杰;張睿瑞;黃仲旻;朱建秋;徐根;肖炳甲設計研發完成，并于2025-03-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于LSTM的等離子體控制系統資源使用預測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及核聚變托卡馬克裝置控制系統技術領域，尤其涉及一種基于LSTM的等離子體控制系統資源使用預測方法。其技術方案包括數據預處理與特征提取、引入LSTM網絡進行時間序列預測、嵌入特征與特征分離策略、標準值預測與內存泄漏檢測、健康指數計算與反饋調整和預測周期內的反饋調整。本發明用于預測系統運行過程中資源使用的標準值，并通過與實時監測數據對比，判斷資源使用是否偏離標準值過大，能夠捕捉系統資源使用的長期依賴性和非線性變化規律，特別適用于處理復雜的周期性波形，不僅能夠提高預測標準值的精度，還能更有效地評估系統健康狀況和提前預警潛在的異常情況，為系統的穩定運行提供了重要支撐。

本發明授權一種基于LSTM的等離子體控制系統資源使用預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于LSTM的等離子體控制系統資源使用預測方法，其特征在于，包括以下步驟： 數據預處理與特征提取：對等離子體控制系統運行數據進行收集和處理，選擇反映系統運行狀態的特征指標并進行標準化處理，具體包括： 收集數據：收集系統運行過程中關于CPU占用率、內存分配資源使用的時間序列數據，確保數據包含不同系統運行狀態下的資源消耗情況； 特征選擇：選擇反映系統運行狀態的特征指標，特征指標包括： 算法類型：當前運行的控制算法類型； 觸發狀態：系統處于不同觸發條件下的狀態； 運行階段：控制系統所處的運行階段； 動態資源利用：包括歷史CPU占用率和內存分配動態變化的資源利用數據； 標準化處理：對輸入特征進行標準化處理，以消除不同特征之間的尺度差異； 引入LSTM網絡進行時間序列預測：構建LSTM模型，使用歷史數據訓練模型以預測未來時間點的資源使用標準值，并通過滑動窗口方法增強模型適應性； 嵌入特征與特征分離策略：對系統狀態生成嵌入向量，對內存波形按繁忙和非繁忙進行分離處理，具體包括以下步驟： 嵌入特征：對系統狀態進行統計分析，生成嵌入向量代替傳統的數字編碼，系統狀態包括算法類型、觸發狀態； 特征分離：針對內存波形呈現明顯方波特性，將內存占用率按繁忙區和非繁忙區進行分離，分別作為獨立的輸入特征供LSTM模型學習，內存波形呈現明顯方波特性為繁忙區和非繁忙區交替變化； 標準值預測與內存泄漏檢測：實時收集系統運行數據，應用LSTM模型預測未來資源使用標準值，計算并監測實際內存波形與預測標準值的差異及其增量，以檢測內存泄漏； 健康指數計算與反饋調整：基于實際差異計算系統健康指數，引入時間衰減因子，在檢測到內存泄漏時調整健康指數； 預測周期內的反饋調整：根據內存泄漏檢測結果，對預測輸入進行反饋調整，并按一定時間步長進行循環預測。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國科學院合肥物質科學研究院，其通訊地址為：230031 安徽省合肥市蜀山湖路350號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。