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[发明专利]时间序列数据的周期性预测方法、计算机设备和存储介质-CN202111157595.8在审
发明人：徐彦 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种时间序列数据的周期性预测方法、计算机设备和存储介质，该时间序列数据的周期性预测方法包括：获取待预测的时间序列数据组；确定时间序列数据组的方差信息，以及确定时间序列数据组的非重复性信息；将方差信息与非重复性信息输入周期性预测模型中进行周期性预测，获得时间序列数据组对应的周期性预测结果。本发明实施例的技术方案通过将时间序列数据的方差信息与非重复性信息输入周期性预测模型中进行周期性预测，无需人工进行参数调整、周期性分析和预测，提高了周期性预测的效率与准确性。
时间序列数据周期性预测方法计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于支持向量机的周期性时间序列预测方法-CN201910217146.4有效
发明人：冯艺;吕静静;颜丙玉;吴文龙;张丽;徐爱强 -专利权人：山东省疾病预防控制中心
申请日： 2019-03-21 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于支持向量机的周期性时间序列预测方法，具体步骤包括：输入周期性时间序列数据；求周期性时间序列数据的周期；对周期性时间序列数据进行归一化；构建训练集和测试集；在测试集上采用交叉验证的方法获取支持向量机的参数；根据支持向量机的数据对测试集进行预测，得到预测结果；对预测结果进行反归一化处理。本发明提供了一种基于支持向量机的周期性时间序列预测方法，对周期性时间序列进行周期性分析，提出了针对时间序列的周期性计算方法，根据确定的周期进行建模，能够充分发挥周期性特征的优势，提高时间序列预测效果。
一种基于支持向量周期性时间序列预测方法

[发明专利]用于监控系统中监控指标的趋势分析方法及装置-CN201110007735.3无效
发明人：梁英宏;刘义春;李征坤;梁列全;张颖 -专利权人：广东商学院
申请日： 2011-01-14 - 公布日： 2011-08-10 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于监控系统中监控指标的趋势分析方法及装置，其方法是预先设定指标的预测分析参数，然后利用采集的指标值序列分别进行预测分析和周期性分析，在预测分析中综合采用线性回归算法和指数回归算法得到预测结果，然后根据预测结果和设定的阈值比对后的结果向外界输出控制信号；在周期性分析中根据采集到的指标值得到周期性回归函数，然后将周期性回归函数绘制成周期性曲线。其装置包括指标值采集模块、预测分析模块、预测报警模块、周期性回归分析模块、周期性曲线绘制模块。本发明综合线性回归算法和指数回归算法进行预测分析，准确性高，且增加了指标变化的周期性分析功能，能够得到指标变化周期性曲线。
用于监控系统指标趋势分析方法装置

[发明专利]预测物流件量与其建模的方法、装置、设备及存储介质-CN201911112015.6在审
发明人：苏德嘉;许胜;化文文;林梦婷;张朝东;汤芬斯蒂 -专利权人：顺丰科技有限公司
申请日： 2019-11-14 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种预测物流件量与其建模的方法、装置、设备及存储介质，本申请实施例主要通过对数据去除周期性特征后的部分提取时序特征及依据多种时序预测模型产生预测参数，根据所述预测参数及所述时序特征对梯度提升模型进行训练而产生非周期性预测模型；可选地，判断待测数据是否具周期性特征，若判断为是，将所述待测数据根据周期性预测模型及非周期性预测模型进行预测而产生预测值，若判断为否，将所述待测数据根据所述非周期性预测模型进行预测而产生所述预测值。从而可以提高物流月度件量的预测准确率。
预测物流与其建模方法装置设备存储介质

[发明专利]一种光伏功率预测方法、装置、终端设备及存储介质-CN202310872193.9在审
发明人：刘洋;侯建伟;郑万杰;林立轩;陈管丹;林幕群;杜树壮;何杰;崔苗苗;高洁;吴圳煌;陈习勋;苏煜钿;黄浩霖;姚伟智;崔文博;彭显刚;欧阳昇;杨文伟 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司汕头供电局
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明实施例提供的一种光伏功率预测方法、装置、终端设备及存储介质，通过首先对历史光伏功率数据进行变量模式分解，形成模式集和残差集；然后将模式集输入ARIMA预测模型，获得光伏功率周期性预测数学模型，将残差集输入ConvLSTM预测模型，获得光伏功率非周期性预测数学模型，最后将周期性预测数学模型和非周期性预测数学模型进行模型堆叠，获得目标光伏功率预测模型；本发明实施例的技术方案，通过将历史光伏功率数据分解为周期性功率数据和非周期性功率数据，利用不同的模型对两种数据分别预测，解决了单一预测模型预测精度低、鲁棒性低的问题。
一种功率预测方法装置终端设备存储介质

[发明专利]一种数据处理方法及装置-CN201510512441.4在审
发明人：程莉;潘晓峰;徐笛 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2015-08-19 - 公布日： 2017-03-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请涉及计算机和信息技术领域，尤其涉及一种数据处理方法及装置，用以解决进行业务数据预测的效率较低、准确性较差的问题。本申请实施例提供的数据处理方法包括服务器采集预设业务在多个预测周期内的不同时间点的业务数据；基于在不同时间点的业务数据，确定预设业务在不同时间点的长期趋势数据和周期性趋势数据；基于该长期趋势数据和周期性趋势数据，分别拟合出长期趋势预测模型和周期性趋势预测模型；分别基于拟合出的长期趋势预测模型和周期性趋势预测模型，确定出在未来预设时间点的长期趋势预测数据和周期性趋势预测数据；将所述长期趋势预测数据和周期性趋势预测数据进行合并，确定出预测的所述预设业务在未来预设时间点的业务数据。
一种数据处理方法装置

[发明专利]对象类目的周期判断方法、装置、服务器及可读存储介质-CN201910471851.7有效
发明人：黄凯;张润泽;钟娙雩;方彦明;余泉 -专利权人：创新先进技术有限公司
申请日： 2019-05-31 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F17/00 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种对象类目的周期判断方法，对目标对象类目数据进行时序分解，得到目标时序分解曲线；根据所述目标时序分解曲线，衍生出目标周期性变量；对所述目标对象类目数据进行分析，得到目标基础变量；通过已训练的目标决策树模型对所述目标周期性变量和所述目标基础变量进行处理，预测出所述目标对象类目是否为周期性对象类目的预测结果。如此，使得所述周期性变量与周期的相关度较高，在所述周期性变量与周期的相关度较高的基础上，使得训练出的所述目标决策树模型预测出周期性类目的准确度更高，即使得所述目标决策树模型预测出周期性类目的准确度更高。
对象类目周期判断方法装置服务器可读存储介质

[发明专利]母线负荷预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210203484.4在审
发明人：张野 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-03-03 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开提供了一种母线负荷预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及工业大数据技术领域。方法包括：获取待预测日的历史相似日的母线负荷和对应的修正系数；基于历史相似日的母线负荷和对应的修正系数，确定相似日负荷预测值；获取待预测日的周期性负荷预测值，周期性负荷预测值用于表征母线负荷的周期性变化特性；基于相似日负荷预测值和周期性负荷预测值，确定待预测日的母线负荷预测值。本公开技术方案中，考虑了历史相似日与待预测日的负荷相似性，并且根据历史负荷水平预测负荷的周期性变化情况，由于同时考虑到相似日和历史负荷的变化规律，可以提高预测结果准确度。
母线负荷预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种工业设备流量预测方法、装置、设备及可读存储介质-CN202310170008.1在审
发明人：潘凡;陈志成;俞文翰;刘培君;何家俊;徐楠;卢天华;孙丰诚;倪军 -专利权人：杭州安脉盛智能技术有限公司
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种工业设备流量预测方法、装置、设备及可读存储介质，应用于计算机技术领域，包括：获取工业流量数据，对工业流量数据进行处理，得到连续性待预测数据；调用时间序列分解算法对连续性待预测数据进行分解，得到趋势项数据、周期性数据和剩余信号；调用趋势项预测模型、周期性预测模型和剩余信号预测模型，分别对趋势项数据、周期性数据和剩余信号进行预测，得到趋势项预测结果、周期性预测结果和剩余信号预测结果；对趋势项预测结果、周期性预测结果和剩余信号预测结果进行合并，得到目标预测结果，确定工业设备流量故障预测结果。本发明对工业流量数据进行分解且预测后，对预测结果再进行合并，使得流量故障预测结果更加准确。
一种工业设备流量预测方法装置可读存储介质

[发明专利]GIS隔离开关触头温度长周期预测模型的方法、装置及设备-CN202310335390.7在审
发明人：阮江军;何松 -专利权人：武汉黉门电工科技有限公司
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种GIS隔离开关触头温度长周期预测模型的方法，包括如下步骤：有限元温度场仿真构建GIS隔离开关结构模型；根据SVR算法形成映射的SVR模型；选取动态负荷预测的模型；预测GIS隔离开关结构模型的动态负荷；进行参数调整，获得权重构建预测误差最低的模型；获取GIS隔离开关的触头温度长周期预测模型；可以对趋势性和周期性的变化趋势进行拟合，这种方式适用于电力系统的日度周期性与年度周期性的负荷变化规律，同时也适用于环境因素的日度周期性与年度周期性变化规律，提高了预测结果。
gis 隔离开关温度周期预测模型方法装置设备

[发明专利]预测周期性多孔材料等效杨氏模量的方法-CN200910022716.0无效
发明人：张卫红;戴高明;张进 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2009-05-26 - 公布日： 2009-10-28 - 主分类号： G01N3/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种预测周期性多孔材料等效杨氏模量的方法，首先建立周期性多孔梁结构的实体模型；对周期性多孔梁结构实体模型进行纯弯曲加载；将周期性多孔梁等效为均质梁；对等效均质梁加载相同的弯矩，预测周期性多孔材料等效杨氏模量和周期性多孔材料单胞等效杨氏模量由于采用弯曲应变能等效的方法，解决了现有技术预测周期性多孔材料等效杨氏模量时无法反应周期性多孔材料等效杨氏模量随微结构尺寸变化的尺寸效应现象，给出了周期性多孔材料等效杨氏模量与尺度缩放因子n间的解析函数关系，真正反映出周期性多孔材料等效杨氏模量随微结构尺度缩放因子n变化的尺寸效应。
预测周期性多孔材料等效杨氏模量方法

[发明专利]预测周期性多孔材料等效剪切模量的方法-CN200910219480.X无效
发明人：张卫红;戴高明;张进 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2009-12-14 - 公布日： 2010-06-09 - 主分类号： G01N3/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种预测周期性多孔材料等效剪切模量的方法，用于预测周期性多孔材料等效剪切模量，所述方法建立周期性多孔扭转圆筒结构的实体模型，对周期性多孔扭转圆筒结构实体模型进行扭转加载。由于采用扭转应变能等效的方法，解决了现有技术预测周期性多孔材料等效剪切模量时无法反应周期性多孔材料等效剪切模量随微结构尺寸变化的尺寸效应现象，给出了周期性多孔材料等效剪切模量与尺度缩放因子n间的解析函数关系，真正反映出周期性多孔材料等效剪切模量随微结构尺度缩放因子n变化的尺寸效应。
预测周期性多孔材料等效剪切方法

[发明专利]时序数据的异常监控方法及系统-CN201811588464.3有效
发明人：覃江;陈琪瑶 -专利权人：苏州思必驰信息科技有限公司
申请日： 2018-12-25 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开时序数据的异常监控方法及系统，包括：剔除历史周期性监控数据中的异常值，获取历史周期性监控平滑数据；根据历史周期性监控平滑数据进行周期性分解，获取多重周期的变化趋势数据及周期性变化数据序列；通过ARIMA模型对变化趋势数据进行训练，获取设定预测时间端的趋势值；根据所述趋势值及预测周期性变化数据序列值，通过随机森林算法进行训练，生成最终预测值；根据所述最终预测值设定监控阈值，对所述设定预测时间端的数据进行监测本申请通过对时序数据的多重周期的时序性分析，将趋势性变化数据的特征引入了监测数据的属性中，从而提高了监测数据阀值的可靠性。从而更便于机器学习方法的实施。
时序数据异常监控方法系统

[发明专利]考虑周期特征的大规模电动汽车充电负荷混合预测方法-CN202210026223.X在审
发明人：田晨璐;任飞;张桂青;彭伟;李成栋;李明;梁丽华;侯振华;邓晓平 -专利权人：山东建筑大学
申请日： 2022-01-11 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种考虑周期特征的大规模电动汽车充电负荷混合预测方法，包括：获取充电负荷数据；构建线性稳定趋势分量预测模型，对充电负荷数据采用差分处理转换为平稳充电负荷数据，对平稳充电负荷数据采用线性稳定趋势分量预测模型进行线性稳定趋势分量的预测，并确定周期性参数；根据线性稳定趋势分量得到充电负荷数据的非线性随机分量，根据周期性参数确定非线性随机分量的周期性特征；构建非线性随机分量预测模型，根据周期性特征，采用非线性随机分量预测模型对非线性随机分量进行预测；根据线性稳定趋势分量的预测结果和非线性随机分量的预测结果得到充电负荷需求预测结果。提高大规模电动汽车充电负荷预测的精度。
考虑周期特征大规模电动汽车充电负荷混合预测方法

[发明专利]交通流量预测方法、系统、存储介质及终端设备-CN202310219860.3有效
发明人：黄晓辉;蓝缘春;蒋超杰;许嘉杨;祝显红 -专利权人：华东交通大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明涉及交通流量预测技术领域，具体是一种交通流量预测方法、系统、存储介质及终端设备，包括对交通站点历史流量数据，划分周期性数据，更新周期性的节点依赖矩阵；利用局部时空注意力提取不同周期的流量周期性特征；使用权重分配注意力对周期性数据分配不同的权重，实现数据不同周期的侧重；利用全局注意力网络，将提取的周期性特征再进行提取全局特征，获得最终预测值。本发明有效地捕捉了数据在不同周期的流量特征，并对不同周期的交通流量特征进行融合和分配权重，通过全局时空注意力提取全局的时空特征，通过模型结合了周期权重特征和全局时空特征，从而实现捕捉交通流量的周期性、空间依赖性和时间依赖性
交通流量预测方法系统存储介质终端设备

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