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[发明专利]姿态时间序列数据的振动噪声平滑处理方法及系统-CN201910964404.5有效
发明人：王建民;马再超;张力;马昕;刘英博;孙家广 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-10-11 - 公布日： 2020-06-23 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本发明提供一种姿态时间序列数据的振动噪声平滑处理方法及系统，将原始姿态时间序列数据按照预设时间窗口进行划分，形成多段姿态时间子序列数据，可以同时对每一段姿态时间子序列数据进行振动噪声平滑的处理，能够提高处理效率，具有较高的实时性，本发明的方法能够抑制姿态时间序列数据中的振动噪声，支持连续同工况、不同姿态数据的平滑过度。
姿态时间序列数据振动噪声平滑处理方法系统

[发明专利]用于处理多元时间序列数据的方法及装置-CN201710785479.8在审
发明人：申肆;刘朋飞;李爱华;刘亚男 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2017-09-04 - 公布日： 2018-01-12 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本申请公开一种用于处理多元时间序列数据的方法及装置。设计计算机信息处理领域，该方法包括对多元时间序列数据进行平稳性检验，获取第一检验结果，所述多元时间序列数据中包含多个变量；如果所述第一检验结果为非平稳，则对所述多元时间序列数据进行协整关系检验，获取第二检验结果；如果所述第二检验结果为存在协整关系，则根据所述多元时间序列数据构建协整回归模型；以及通过所述协整回归模型，确定所述多元时间序列数据的变量之间的关系。本申请公开的用于处理多元时间序列数据的方法及装置，能够避免由于非平稳时间序列数据而造成的伪回归模型，进而得到变量之间的正确关系。
用于处理多元时间序列数据方法装置

[发明专利]检测装置、网关装置、检测方法和检测程序-CN201980068614.4在审
发明人：滨田芳博;吉田圭吾;上田浩史;足立直树;相羽慎一 -专利权人：住友电气工业株式会社;住友电装株式会社;株式会社自动网络技术研究所
申请日： 2019-05-16 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： H04L12/28 文献下载
摘要：一种用于在包括多个车载装置的车载网络中检测未授权消息的检测装置，提供有：监测单元，监测车载网络中的发送消息，并且创建第一时间序列数据和第二时间序列数据，该第一时间序列数据是第一时段中的发送消息的发送间隔的值的时间序列数据，该第二时间序列数据是第二时段中的发送消息的发送间隔的值的时间序列数据；相关度计算单元，计算由监测单元已创建的第一时间序列数据和第二时间序列数据之间的相关度；以及检测单元，基于由相关度计算单元计算出的相关度来检测未授权消息
检测装置网关方法程序

[发明专利]一种电力时间序列数据特征提取方法、系统、设备和介质-CN202211121970.8在审
发明人：林晶怡;李昊;周超;李文;张静;高凡;张思瑞;李斌;刘畅;穆卓文;蒋利民;屈博;成岭;李春红;周玉 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司;国网江苏省电力有限公司营销服务中心
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明提供了一种电力时间序列数据特征提取方法、系统、设备和介质，包括：采集待处理的含社会信息的电力时间序列数据；将待处理的含社会信息的电力时间序列数据输入至预先训练好的特征提取模型进行特征降维，得到特征向量；特征提取模型是以多个含社会信息的历史电力时间序列数据作为训练数据，以多个含社会信息的历史电力时间序列数据的特征向量为输出进行训练得到的；本发明利用特征提取模型对包含社会信息的电力时间序列数据进行特征降维，得到特征向量，再用任意时间序列预测网络对特征向量进行预测，实现在电力时间序列数据特征预测时不受社会信息的影响，进而减小预测网络的压力，提高预测网络的适用性。
一种电力时间序列数据特征提取方法系统设备介质

[发明专利]一种基于SAM-BiLSTM时间序列分类方法-CN202011500369.0在审
发明人：王以忠;陈露;郭肖勇;杨国威;李宁 -专利权人：天津科技大学
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SAM‑BiLSTM时间序列分类方法，包括以下步骤：获取一维时间序列数据集并对一维时间序列数据集进行归一化处理；构造基于SAM‑BiLSTM时间序列分类网络模型；通过训练好的基于SAM‑BiLSTM时间序列分类模型对待测的一维时间序列数据进行特征提取输出时间序列分类结果。通过上述方法，本发明相较于已有的一维时间序列分类模型准确率更高。
一种基于 sam bilstm 时间序列分类方法

[发明专利]具有虚拟点和优化数据集成的建筑物管理系统-CN201780043400.2有效
发明人：杰拉尔德·A·雅思普;朴永灿;皮特·A·克雷格 -专利权人：江森自控科技公司
申请日： 2017-06-01 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：一种建筑物管理系统(BMS)包括建筑物设备、数据采集器、样本聚合器、和应用。所述建筑物设备可操作用于监测和控制所述BMS中的变量并且提供所述变量的原始数据样本。所述数据采集器被配置用于从所述建筑物设备采集所述原始数据样本并且生成包括多个所述原始数据样本的原始数据时间序列。所述样本聚合器被配置用于自动地生成包括多个聚合数据样本的数据上卷时间序列。在从所述建筑物设备采集所述原始数据样本时，通过聚合所述原始数据样本来生成所述聚合数据样本。两个时间序列都被存储在时间序列数据库中。所述应用被配置用于响应于对与所述变量相关联的时间序列数据的请求而从所述时间序列数据库中检索所述原始数据时间序列和所述数据上卷时间序列。
具有虚拟优化数据集成建筑物管理系统

[发明专利]一种KPI异常检测方法、电子设备及存储介质-CN202310220669.0在审
发明人：舒燕君;左德承;张展;高天润;冯懿;封威;温东新;董剑;罗丹彦 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F11/30 文献下载
摘要：一种KPI异常检测方法，属于数据处理与安全领域。为解决对KPI序列的各种模式以及多个KPI的度量和时间依赖性进行建模的问题。本发明将采集到的关键性能指标的时间序列数据进行修正，修正后的KPI时间序列数据输入到GAT图注意力网络，对修正后的KPI时间序列数据中的多维KPI时间序列数据处理度量间依赖，得到GAT处理后的KPI时间序列数据输入到GRU和时间序列预测模型处理时间依赖，得到KPI异常检测模型，输出KPI异常检测模型序列的预测值和真实值，根据预测值和真实值的差异输出每个时间点的异常分数，并根据真实标签设定阈值来进行KPI异常检测。本发明在单变量或多变量时间序列数据集上同样表现出良好性能。
一种 kpi 异常检测方法电子设备存储介质

[发明专利]一种时间序列数据分析方法及装置-CN201410447008.2在审
发明人：陈军;梁玫娟 -专利权人：北京优特捷信息技术有限公司
申请日： 2014-09-03 - 公布日： 2014-12-24 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种时间序列数据分析方法及装置，用以准确高效地将多行时间序列数据合并为一个事件。所述方法包括：在时间序列数据中查找起始符；根据预设的第一特征信息对所述起始符之后的时间序列数据进行匹配；将匹配得到的时间序列数据合并为同一事件，得到分析结果。
一种时间序列数据分析方法装置

[发明专利]基于智能算法的碳排放数据图构建方法、装置与设备-CN202311091979.3在审
发明人：李强;赵峰;赵林林;张维;刘茂凯;许中平;谢可;王誉博;安丽利;吴晓峰;张朔 -专利权人：北京国网信通埃森哲信息技术有限公司;国网信息通信产业集团有限公司
申请日： 2023-08-29 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06Q10/063 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了基于智能算法的碳排放数据图构建方法、装置与设备。该方法的一具体实施方式包括：从对应目标碳排放节点的分层时间序列碳排放数据中，提取对应末层的时间序列碳排放数据作为末层时间序列碳排放数据；将分层时间序列碳排放数据中与末层时间序列碳排放数据相异的各层的时间序列碳排放数据；获取前层时间序列碳排放数据集对应的碳排放量预测结果集；根据末层时间序列碳排放数据和碳排放量预测模型，生成碳排放量预测结果；根据碳排放量预测约束信息，对碳排放量预测结果进行修正处理，得到碳排放量预测输出结果；根据碳排放量预测输出结果，构建碳排放量趋势数据图。该实施方式提升了预测的碳排放量的分层时间序列的准确性。
基于智能算法排放数据构建方法装置设备

[发明专利]一种海量高铁轴温数据的分布式时间序列模式检索方法-CN201811510849.8有效
发明人：徐泉;解军帅 -专利权人：东北大学
申请日： 2018-12-11 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F16/14 文献下载
摘要：本发明提供一种海量高铁轴温数据的分布式时间序列模式检索方法，涉及时间序列分析技术领域。该方法首先设置检索基准时间序列模式及需要检索的最相似的模式个数；将待检索的历史轴温时间序列数据读取进分布式系统中，构造分布式数据集X；然后为X的元素构建索引；根据基准时间序列的长度构造多个辅助分布式数据集，将X和辅助数据集进行联结，构造分布式数据集Z，其每个元素为一个短时间序列；计算基准时间序列和Z的元素之间的欧式距离，构造出分布式数据集R；对R进行排序，取最小的k个元素，返回对应元素的索引；根据索引取得数据集本发明的海量高铁轴温数据的分布式时间序列模式检索方法，提高了海量轴温时间序列数据的相似性检索效率。
一种海量高铁轴温数据分布式时间序列模式检索方法

[发明专利]检测网络中基础设施设备产生的时间序列数据异常的方法-CN202310219872.6在审
发明人：亚历山德罗·瓦伦特;亚历山德罗·赞伯莱蒂;莫雷诺·卡鲁洛 -专利权人：诺佐米网络公司
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明涉及一种检测网络中基础设施设备产生的时间序列数据异常的方法，包括：通过计算机化数据处理装置为每个设备检索网络中设备的时间序列数据，提取与对应的时间窗口相关并具有预定义窗口大小和预定义步幅的多个时间序列样本，通过滑动时间窗口以重叠时间序列数据，将时间序列样本作为输入提供给卷积自动编码器以定义具有预定义百分位数间隔的重建时间序列值，分析重建时间序列值以识别时间序列数据的异常行为，以及当至少一种异常行为被识别时
检测网络基础设施设备产生时间序列数据异常方法

[发明专利]数据融合方法、装置、电子设备和计算机可读介质-CN202111176649.5有效
发明人：郭光超;孙磊;倪凯 -专利权人：禾多科技（北京）有限公司
申请日： 2021-10-09 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： H04L12/40 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了数据融合方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取时间戳广播节点发送的时间戳同步报文，其中，时间戳同步报文包括：报文广播时间戳；响应于接收到目标数据报文序列，根据目标数据报文序列中的每个目标数据报文对应的接收时间戳、报文广播时间戳和时间戳同步报文的接收时间戳，确定同步时间戳，得到同步时间戳序列，其中，目标数据报文序列中的目标数据报文是由目标节点发送的数据报文；根据同步时间戳序列和目标数据报文序列，生成融合数据集合。该实施方式提高了数据融合成功率和CAN总线的数据传输效率。
数据融合方法装置电子设备计算机可读介质

[发明专利]飞机巡航稳态的确定方法、装置以及计算机设备-CN202211429957.9有效
发明人：张怡丰;王琴娟;肖焯榉;袭奇;王婧 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G07C5/08 文献下载
摘要：本申请涉及一种飞机巡航稳态的确定方法、装置以及计算机设备，该方法包括：获取获取飞机的机载记录时间序列数据，计算所述机载记录时间序列数据的序列前缀和以及序列前缀平方和；将所述机载记录时间序列数据划分为若干个子序列数据；根据所述机载记录时间序列数据的序列前缀和以及序列前缀平方和，获得每个所述子序列数据的子序列前缀和以及子序列前缀平方和；根据每个所述子序列数据的子序列前缀和以及子序列前缀平方和，获得每个所述子序列数据的样本标准差；将每个所述子序列数据的样本标准差与预设的第一阈值进行比较，获得第一比较结果，根据所述第一比较结果确定飞机巡航稳态，从而提高了计算效率，节约了计算算力。
飞机巡航稳态确定方法装置以及计算机设备

[发明专利]一种基于时间序列挖掘的网络异常流量自动检测方法-CN202010611946.7有效
发明人：展鹏;李学庆;许浩然;胡宇鹏 -专利权人：山东大学;赛尔网络有限公司
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于时间序列挖掘的网络异常流量自动检测方法，属于数据挖掘、大数据分析与模式识别技术领域，包括数据导入、形成初始时间序列模型、数据切分获得数据子序列、利用快速学习方法得到待检测数据子序列的最优前后松弛空间、计算各数据子序列之间的距离并得到数据子序列相似矩阵、计算异常程度得分，比较判断等步骤。通过标准的数据接入接口，数据导入模块将标准的网络流量数据进行数据值读取，方便地实现数据导入与数据的标准化，转化为时间序列模型，简化了数据采集方式，本发明利用提出的时间序列异常数据检测方法从多个数据维度研究并分析得出异常流量序列，降低了数据的复杂性，同时保留了网络流量原始数据的时间联系性特征。
一种基于时间序列挖掘网络异常流量自动检测方法

[发明专利]一种数据处理方法和装置-CN202310342383.X在审
发明人：屈鹏展;田鑫源;祁宏升 -专利权人：联想（北京）有限公司
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请公开一种数据处理方法和装置，该数据处理方法包括：获取待处理的时间序列数据，所述时间序列数据包括目标对象在不同时间的历史需求数据按时间顺序构成的数据序列；所述目标对象为供应链场景中的相应类型供应对象；依次确定所述时间序列数据中候选重复性子序列的候选起始位置、重复次数及长度，以基于确定结果识别所述时间序列数据中是否存在梯度相似性满足相似性条件的重复性子序列；若存在，确定所述目标对象为可预测对象，以基于所述目标对象对应的所述重复性子序列预测所述目标对象在未来预设时间的需求数据
一种数据处理方法装置