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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于自适应多尺度与双域视角特征的核电厂优化控制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：CN121234765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511442819.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于自适应多尺度与双域视角特征的核电厂优化控制方法是由刘晓晶;陈佐铠;宋美琪;许巍;杜子岩设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应多尺度与双域视角特征的核电厂优化控制方法在说明书摘要公布了：一种基于自适应多尺度与双域视角特征的核电厂优化控制方法，通过在离线阶段采集数据并进行预处理以构建训练集后，用于训练自适应多尺度嵌入层、双路径序列分解层、双域视角特征学习层以及特征融合层的神经网络，在在线阶段通过训练后的神经网络实现核电厂运行参数预测。本发明通过多尺度嵌入增强局部信息捕捉、多核趋势‑季节分解建模、双域视角进行变量与时序特征学习、直接预测策略规避误差累积，实现了多参数多步长的高效高精准度预测，尤其是在核电运行事故工况场景下的预测。

本发明授权基于自适应多尺度与双域视角特征的核电厂优化控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应多尺度与双域视角特征的核电厂优化控制方法，其特征在于，通过在离线阶段采集数据并进行预处理以构建训练集后，用于训练自适应多尺度嵌入层、双路径序列分解层、双域视角特征学习层以及特征融合层的神经网络，在在线阶段通过训练后的神经网络实现核电厂运行参数预测； 所述的神经网络具体包括：依次连接的自适应多尺度嵌入层、双路径序列分解层、双域视角特征学习层、特征融合层和输出层，其中：自适应多尺度嵌入层根据输入的多参数时间序列数据信息，通过小波变换的二进制尺度划分方式自适应生成四种尺度窗口，进行多尺度特征提取，得到多尺度特征表示；双路径序列分解层根据提取后的多尺度特征信息，采用可配置核的移动平均滤波进行趋势-季节分解，得到趋势分量和季节性分量；双域视角特征学习层分别对季节性分量和趋势分量进行变量间依赖关系建模和时间维度非线性动态捕获；特征融合层根据双域视角特征学习层的两条路径的输出特征进行残差融合；输出层采用生成式解码器从输入序列到多步长预测结果的一步式直接映射，通过单次前向计算同步输出所有未来时间点的预测值； 所述的自适应多尺度嵌入层具体为：采用小波变换中的二进制尺度划分方式，自适应生成四种尺度窗口，尺度大小由公式，其中：L为输入序列长度，从而实现从宏观趋势到局部波动的四级特征提取，分别对应序列长期、中期、短期、超短期四种时间尺度，i=1,2,3,4。

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