2025年4月18日，國家知識產(chǎn)權(quán)局公開一件由紅云紅河煙草（集團(tuán)）有限責(zé)任公司申請的發(fā)明專利：基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的松散回潮出口含水率預(yù)測方法。

在煙葉回潮的生產(chǎn)線上設(shè)置多個傳感器，它們用于實時采集煙葉的工藝流量、加水比例、氣水混合自動閥門開度、工藝熱風(fēng)溫度、加水流量、物料累計量、加水累計量、蒸汽自動閥門開度和出料含水率，該發(fā)明基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的松散回潮出口含水率預(yù)測方法包括：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、對上述參數(shù)進(jìn)行斯皮爾曼相關(guān)性分析、圖數(shù)據(jù)構(gòu)建、用多組關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練、用訓(xùn)練好的模型來預(yù)測松散回潮工序下一時刻的煙葉出口含水率。據(jù)悉，該發(fā)明利用GAT捕捉生產(chǎn)數(shù)據(jù)中各參數(shù)之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系，通過LSTM處理時間序列數(shù)據(jù)，有效結(jié)合空間特征和時間特征，顯著提高了出口含水率的預(yù)測精度，實驗結(jié)果表明，該模型在MAE評價指標(biāo)上均表現(xiàn)出色。