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龙图腾网获悉诚芯智联(武汉)科技技术有限公司申请的专利一种基于GRU神经网络模型提高定位精度的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：CN118300979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202410222217.0，技术领域涉及：H04L41/0677；该发明授权一种基于GRU神经网络模型提高定位精度的方法是由夏可;殷磊;樊国鹏设计研发完成，并于2024-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GRU神经网络模型提高定位精度的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于GRU神经网络模型提高定位精度的方法，涉及数据处理技术领域，包括：S1，获取故障信息对应时间序列，基于时间序列的分布，输出第一目标集合；S2，基于第一目标集合，确定第一目标集合对应的分类标识，基于分类标识，确定第一目标集合中对应的故障节点；S3，根据故障节点，确定故障节点中故障信息的变化趋势，并基于故障信息的变化趋势，输出第二目标集合；S4，使用神经网络对第二目标集合进行处理，确定第二目标集合中的有效故障信息，并输出为第三目标集合；S5，基于第三目标集合，对故障信息进行评估，输出最终的评估结果；能够提高对故障信息分析效率，提高对故障节点的定位精准度。

本发明授权一种基于GRU神经网络模型提高定位精度的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GRU神经网络模型提高定位精度的方法，其特征在于，包括： S1，获取故障信息对应时间序列，基于时间序列的分布，输出第一目标集合； S2，基于第一目标集合，确定第一目标集合对应的分类标识，基于分类标识，确定第一目标集合中对应的故障节点； S3，根据故障节点，确定故障节点中故障信息的变化趋势，并基于故障信息的变化趋势，输出第二目标集合：S31，对于每个故障节点，分析故障节点中故障信息在时间序列上的变化趋势；S32，获取故障信息中每个变化趋势的极值点和变化趋势的斜率，确定故障信息对应变化趋势的相应状况；S33，基于变化趋势的相应状况，确定故障信息之间的关联，并将关联后的故障信息输出为第二目标集合；S33中对于第二目标集合的获取方式，包括：S331，基于获取的变化趋势，确定变化趋势对应的故障信息，并确定故障出现的次数；S332，确定每次故障出现时，根据故障出现次数计算变化趋势与故障信息之间的关联占比；S333，统计每个故障信息的影响范围数目，并确定每个故障信息和其他故障信息的可能性占比；S334，对所有故障信息，根据故障信息对应的关联占比和可能性占比，确定故障信息之间的最终关联度，将满足最终关联度的故障信息作为第二目标集合输出； S4，使用神经网络对第二目标集合进行处理，确定第二目标集合中的有效故障信息，并输出为第三目标集合； S5，基于第三目标集合，对故障信息进行评估，输出最终的评估结果。

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