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[发明专利]一种基于趋势分析的分布式系统性能预测方法及系统-CN201410321062.2在审
发明人：曹健;杨定裕;梁建煌;顾骅;沈琪骏;王烺 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2014-07-07 - 公布日： 2015-01-07 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于趋势分析的分布式系统性能预测方法及系统，通过采集服务器的性能数据，通过快速傅里叶变换检测出性能数据潜在周期性波形，并分解出多个波形，然后计算每个波形的波段变化量或者占有率，根据变化量或者占有率的趋势来预测每个波段长期的变化趋势，最后根据预测的变化量进行波形合并，得到性能数据的长期预测结果。本发明针对服务器性能数据的特点，通过循环预测对性能数据进行长期预测，通过对性能数据波形进行分解，并根据分解出来的组成波形进行增量分析与占有率变化分析，从历史数据中找到相似的趋势来指导预测，达到准确的性能数据预测
一种基于趋势分析分布式系统性能预测方法

[发明专利]基于多元时序滞后协整回归模型的复杂趋势预测技术-CN202010981238.2在审
发明人：童乔慧 -专利权人：武汉筑信科技有限公司
申请日： 2020-09-17 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本专利“基于多元时序滞后协整回归模型的复杂趋势预测技术”提出一种基于时间序列滞后协整的线性回归模型，通过克服模型困难和编程困难，实现了对宏观经济指标的复杂趋势、周期性趋势和长期趋势的适时和高精度预测。其技术要点在于：（A）对与主要预测变量关系密切的各个变量进行先行、一致、滞后分析，平移它们，使与主要预测变量形成最佳的相关；（B）将主要预测变量与各个经过平移处理的时间序列变量进行多元线性回归，使它们形成滞后协整的关系；（C）对滞后协整形成的回归残差变量白噪声的时间序列进行外推预测，并回复到原始变量的原始数据，做出最后预测。实例计算显示了本发明理论可靠，方法切实可行，预测精度高，方便实用的优越性。
基于多元时序滞后回归模型复杂趋势预测技术

[发明专利]一种基于互联网的锂电池智能监测管理系统-CN202210191303.0有效
发明人：王海雷 -专利权人：深圳市海雷新能源有限公司
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： H01M10/44 文献下载
摘要：本发明公开一种基于互联网的锂电池智能监测管理系统，包括参数检测获取模块、差异衰减分析模块、趋势预测评估模块、参数干扰校正模块、服务管理平台和预警提示模块，趋势预测评估模块预测评估出锂电池继续使用过程中达到更换条件的时长本发明通过采用趋势预测模型对等压降放电衰减率大于设定等压降放电衰减率安全阈值的最小等压降放电衰减率的时间点作为锂电池寿命预测的起始点进行预测评估，并通过对环境前后进行分析以对趋势预测模型进行动态调整，提高了锂电池预测的准确性
一种基于互联网锂电池智能监测管理系统

[发明专利]一种基于大数据智能分析车场发展趋势的系统和方法-CN202011600816.X在审
发明人：刘海峰;蒋子鹏;黄中媛;黄溅华;朱颖;李翔 -专利权人：中兴智能交通股份有限公司
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于大数据智能分析车场发展趋势的系统和方法，涉及停车场发展趋势预测分析技术领域，包括：预测模型训练模块、预测模型验证单元、数据获取模块和数据分析模块，通过采用大数据技术和人工智能技术，采集停车场历史数据作为样本并根据停车场历史数据进行训练学习得到训练完成的预测模型，并对训练完成的预测模型进行验证，得到成熟的预测模型，数据获取模块获取停车场数据发送到数据分析模块，数据分析模块将停车场数据输入到成熟的预测模型中得到预测结果，使本发明具有了分析车场发展趋势得到预测结果，停车场经营者根据预测结果提前了解到停车场的发展趋势后尽快的进行布局，增强停车场未来的营收能力，实现未来停车场收益的最大化效果。
一种基于数据智能分析车场发展趋势系统方法

[发明专利]基于EMD-CASSA-ELM的地表沉降预测方法-CN202210634369.2在审
发明人：汪优;代芳;陈宝光;王振宇;赵晓薇;梁绍华;贾茹雪;王瑞;马婷婷;熊凡;王紫薇;李国伟;黄参;李冬晨 -专利权人：中南大学;长沙垚森工程科技有限公司
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于EMD‑CASSA‑ELM的地表沉降预测方法：步骤S1：对初始沉降序列进行数据预处理；步骤S2：采用经验模态分解将处理之后的初始沉降序列分解为趋势向量和波动向量，并将趋势向量和波动向量划分为训练集和测试集；步骤S3：结合训练集中的趋势向量和波动向量，利用混沌自适应麻雀搜索算法对极限学习机中的权值和阈值进行寻优，构建CASSA‑ELM预测模型；步骤S4：利用CASSA‑ELM预测模型对测试集中的趋势向量和波动向量逐一预测，并将预测结果叠加重构，得到预测的地表沉降量。与现有的预测方法相比，本发明的方法对于地表沉降预测的精度和速度都有提高，有较高的预测精度和泛化能力，能为盾构隧道施工中的安全监测和预测分析提供有效指导。
基于 emd cassa elm 地表沉降预测方法

[发明专利]一种基于EMD-SVR-WNN的结构沉降变形预测方法-CN201910893924.1有效
发明人：罗向龙;傅攀峰;吴向东;姚博彬;孟雪 -专利权人：长安大学;中铁第一勘察设计院集团有限公司
申请日： 2019-09-20 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G01M5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于EMD‑SVR‑WNN的结构沉降变形预测方法，包括如下步骤：1)测量实际结构的沉降监测数据，若得到的实际监测数据样本足够大时，则直接对监测数据进行处理；若监测数据样本过小影响数据预测精度时，则对测量得到的实际结构的沉降监测数据进行插值加噪及预处理；2)对经步骤1)处理后的实际结构的沉降监测数据进行EMD分解，并将EMD分解得到的最低频分量作为该沉降监测数据的趋势项，再将剩余的IMF分量叠加结果作为该沉降监测数据的随机项；3)对步骤2)得到的沉降监测数据的随机项进行SVR建模预测，得随机项预测结果；4)对步骤2)得到的沉降监测数据的趋势项进行WNN建模预测，得趋势项预测结果；5)将随机项预测结果与趋势项预测结果进行融合，得最终预测的结构沉降变形，该方法能够实现结构沉降变形的准确预测。
一种基于 emd svr wnn 结构沉降变形预测方法

[发明专利]营销热点趋势预测方法及装置-CN202011039271.X在审
发明人：亓华军;赵文军;赵伟 -专利权人：时趣互动（北京）科技有限公司
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请涉及一种营销热点趋势预测方法及装置，营销热点趋势预测方法包括持续采集多个行业下众多品牌在社交平台的平台数据；将平台数据进行关键词归类；分别计算每个类别下关键词的变动率；根据变动率预测关键词的趋势类型本申请可以使预测结果准确，通过将平台数据进行关键词归类降低计算复杂度，可以实现预测未来可能出现的热点，给品牌主社交营销提供有价值的参考。
营销热点趋势预测方法装置

[发明专利]基于CEEMDAN与随机森林的中长期径流预测方法-CN201910489151.0在审
发明人：赵雪花;桑宇婷;祝雪萍;蔡文君 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2019-06-06 - 公布日： 2019-09-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于CEEMDAN与随机森林的中长期径流预测方法，属于径流预测技术领域。该方法包括：步骤一：获取径流序列x(t),并将其分为训练样本和测试样本；步骤二：利用CEEMDAN将径流序列分解为若干平稳的IMF分量和一个趋势项；步骤三：将IMF分量及趋势项分别输入RF进行预测；步骤四：将各IMF分量及趋势项的预测结果重构，得到最终径流序列预测值。本发明解决了径流非平稳特性对预测效果的影响及采用预测性能更好的模型两方面来综合提高预测精度，对中长期径流预测具有很好的参考价值。
径流预测随机森林测试样本序列分解序列预测训练样本预测技术预测结果预测性能重构参考

[发明专利]一种地质灾害预测预警方法-CN202310211582.7在审
发明人：孙希延;林子安;付文涛;卢伟萍;黄玲松;孙靖雯;刘小明;陈秋光;覃仁艺;何清;吴传宇 -专利权人：桂林电子科技大学;广西壮族自治区气象科学研究所;广西壮族自治区地质环境监测站
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G08B21/10 文献下载
摘要：本发明涉及地质灾害预警技术领域，具体涉及一种地质灾害预测预警方法，通过使用机器学习算法处理地质灾害趋势数据，里面包含两个地质灾害预测模型，其中一个地质灾害预测模型预测趋势数据，另一个地质灾害预测模型算法部分预测周期数据，通过训练验证后使用测试集对地质灾害趋势预测模型进行测试，得到预测的准确度，另外使用了地质灾害因素关联度算法量化影响地质灾害的因素，选取相关性大的作为输入变量，提高了预测预警的准确度。
一种地质灾害预测预警方法

[发明专利]一种负荷趋势预测方法、系统以及设备-CN202010076897.1在审
发明人：莫华朝;王星华 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2020-01-23 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种负荷趋势预测方法、系统以及设备，本发明包括：获取现有电力系统中的负荷数据，构建负荷曲线；对负荷曲线进行分解，提取出一系列具有不同特征尺度的数据序列，每一个数据序列即为一个IMF分量；对每一个IMF分量进行希尔伯特谱分析，得到负荷数据的时频图谱；根据时频图谱提取出负荷数据的趋势项，对趋势项进行预测。本发明提供的实施例通过提取负荷曲线的趋势项，将信号进行平稳化的过程，其结果是将负荷曲线中不同尺度的波动或者趋势逐级分解开来，产生一系列具有不同特征尺度的数据序列，从而预测未来负荷的变化趋势，本实施例能够避免日负荷数据的波动性对预测结果产生的不利影响，极大提高预测结果的准确性和有效性。
一种负荷趋势预测方法系统以及设备

[发明专利]一种基于轨道交通的中长期客流预测方法及系统-CN202110528168.X在审
发明人：曹家玉;李悦溪;施海全 -专利权人：上海仪电物联技术股份有限公司
申请日： 2021-05-14 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及轨道交通技术领域，尤其涉及一种基于轨道交通的中长期客流预测方法，包括：于历史客流量数据中提取出m个月的历史月客流量，并按时间排列为第一客流趋势数据；根据第一客流趋势数据建立客流量变化模型；根据客流量变化模型计算出j个初始预测月客流量，并按时间排列为第二客流趋势数据；根据第一客流趋势数据计算出每个月的季节性指数；根据第二客流趋势数据和季节性指数计算得出一最终预测月客流量。有益效果：能够基于轨道交通系统的历史客流量数据，利用客流量变化模型及季节性优化进行中长期客流趋势的预测，无需进行费时费力的交通调查工作；可以反复积累历史数据，不断地自动修正客流量变化模型，提升预测精度。
一种基于轨道交通中长期客流预测方法系统

[发明专利]一种基于历史相似产品的服装销量趋势预测方法-CN202010467321.8有效
发明人：王一君;陈灿;李蕊;吴珊珊 -专利权人：杭州览众数据科技有限公司
申请日： 2020-05-28 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06Q30/0202 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于历史相似产品的服装销量趋势预测方法。首先获取产品销售数据和节假日数据，然后对历史产品的销售曲线进行节假日处理，然后根据品类属性与销售档位计算历史同中类的均值线作为当季产品的销售基准线，结合当季已发生销售对销售基准线进行放缩，得到决策日未来一段时间的销售趋势预测曲线，然后对趋势线的预测值与真实值的衔接处进行gap修正，得到修正后的销售趋势预测曲线。本发明通过寻找历史相似产品的销售趋势线，预测当季产品未来一段时间的销售趋势，有利于企业进行销售目标管理、及时制定销售促销计划、及时对部分畅销商品进行追单，对于服装企业减少销售损失、降低经营成本具有重要作用
一种基于历史相似产品服装销量趋势预测方法

[发明专利]一种趋势性、周期性商品的中长期需求预测方法-CN201310656251.0有效
发明人：李敬泉 -专利权人：中储南京智慧物流科技有限公司
申请日： 2013-12-06 - 公布日： 2016-11-23 - 主分类号： G06F17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种趋势性、周期性商品的中长期需求预测方法，适用于带有周期现象，受趋势变动影响的，对季节敏感的商品中长期预测，基于指数平滑方法的将线性趋势、季节变动和随机变动时间序列进行分解，充分考虑趋势变动和周期变动对商品交易数据的影响，根据商品数据选取原则，选择适合该预测模型的商品交易数据，确定相应的平滑参数，通过定量方法，分别计算预测模型中的各项指标，得出该种商品在未来一定周期内的预测值。
一种趋势周期性商品中长期需求预测方法

[发明专利]一种水电机组劣化趋势区间预测方法与系统-CN201910220746.6有效
发明人：李超顺;邹雯;刘颉;许颜贺 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2019-03-22 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明公开一种水电机组劣化趋势区间预测方法与系统。方法基于水电机组的历史状态监测数据，利用前期的无故障健康状态下的功率、水头以及机组振动数据建立机组健康状态模型，再利用后期故障状态下的功率和水头数据得到机组劣化趋势模型，最后建立水电机组劣化趋势模糊区间预测模型进一步模型进行结构划分，并以模糊模型区间预测结果的覆盖率和区间宽度的综合指标为目标函数进行模型参数优化。本发明提高机组劣化趋势模糊预测模型的辨识精度，能得到更精确的辨识参数，并且简化预测过程。
一种水电机组趋势区间预测方法系统

[发明专利]一种基于CEEMD‑PSO‑BP模型及误差补偿的原油价格预测方法及系统-CN201710971600.6在审
发明人：王德运;罗宏远;吴巧生;林彦兵;乐陈强;刘艳玲 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2017-10-18 - 公布日： 2018-04-06 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于CEEMD‑PSO‑BP模型及误差补偿的原油价格预测方法及系统，包括以下步骤利用CEEMD将非平稳的原油价格序列分解成一系列具有不同频率特征的IMF分量和趋势分量；利用PSO‑BP模型对各IMF分量和趋势分量分别进行预测，获得各分量的预测值并通过将其线性叠加得到初始预测序列；使用原始原油价格序列减去初始预测序列，得到误差序列；利用CEEMD将误差序列分解成一系列具有不同频率特征的imf分量和趋势分量，并利用PSO‑BP模型对各imf分量和趋势分量分别进行预测，得到各分量的预测值并通过将其线性叠加得到误差预测序列；最后将初始预测序列与误差预测序列进行线性叠加得到最终的原油价格预测序列。该方法降低了对原油价格预测的难度，且具有更高的精度。
一种基于 ceemd pso bp 模型误差补偿原油价格预测方法系统