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[发明专利]一种时间序列预测方法及平台-CN201811488852.4在审
发明人：徐东旭 -专利权人：北京搜狐新动力信息技术有限公司
申请日： 2018-12-06 - 公布日： 2019-04-09 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本申请提供的一种时间序列预测方法，包括：获取目标时间序列；对所述目标时间序列进行趋势性分析、周期性分析和随机性分析，获取所述目标时间序列的影响因素，所述影响因素至少包括趋势影响因素、周期影响因素和随机影响因素中的一项；根据所述目标时间序列的影响因素，确定所述目标时间序列对应的数学计算模型，并依据所述数学计算模型计算所述目标时间序列的预测值。由于在计算目标时间序列的预测值时考虑到了趋势影响因素、周期影响因素和随机影响因素，解决了应用现有时间序列分析方法进行长期预测时，由于外界因素的影响导致预测结果准确率低的问题，提高了时间序列预测的准确性。
影响因素时间序列时间序列预测数学计算模型预测时间序列分析随机性分析周期性分析获取目标计算目标外界因素预测结果趋势性准确率申请应用分析

[发明专利]一种电磁时间序列数据的去噪方法及系统-CN202210173887.9有效
发明人：李晋;马翻红;李年春;罗宇成;刘业成;苏贵;张贤 -专利权人：湖南师范大学
申请日： 2022-02-25 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种电磁时间序列数据处理的方法及系统。该方法包括：获取原始电磁时间序列数据，将所述电磁时间序列表征成一维时间序列；将所表征的一维时间序列构造成汉克尔矩阵，对矩阵进行SVD分解，根据奇异值占比率确定汉克尔矩阵的维数；再根据矩阵维数及多尺度样本熵将一维时间序列分解为不同分辨率的近似时间序列和细节时间序列；然后使用ICEEMDAN算法将叠加的细节时间序列自适应分解成多个模态分量，构造瞬时模态分量阈值识别模态分量中异常部分并截断处理。根据本发明提供的技术手段，对电磁时间序列数据处理能够达到良好的效果，能够有效获取地下信息及电性结构。
一种电磁时间序列数据方法系统

[发明专利]一种时间序列数据特征提取及分类方法-CN202110601941.0在审
发明人：陈靖;林祺;王德昊;郭永该;郭宇 -专利权人：中电福富信息科技有限公司
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06F16/903 文献下载
摘要：本发明公开一种时间序列数据特征提取及分类方法，首先对时间序列数据进行数据规整处理，使数据点之间具有相同的时间间隔；规整后的时间序列数据剔除时间序列数据中存在的异常点；对于时间序列数据中原本存在的缺失值及被剔除的异常值进行数据补充，对时间序列数据作简单移动平均；对简单移动平均后的时间序列数据做平稳性校验，以此判断时间序列数据特征是否为平稳或是波动；按照设定的周期长度切分数据；将相邻的两个时间序列数据段两两做皮尔逊相关系数计算，得到皮尔逊相关系数数组，取数组中的中位数为最终的相关系数，当相关系数大于或等于阈值，则判定该时间序列具有相应的周期性质；根据提取到的数据特征对时间序列数据进行分类。本发明提高了时间序列数据异常检测的准确性。
一种时间序列数据特征提取分类方法

[发明专利]一种对时间序列进行建模并识别的方法-CN201610671152.3有效
发明人：孙富春;黄文炳;曹乐乐;杨豪琳 -专利权人：清华大学
申请日： 2016-08-15 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种对时间序列进行建模并识别的方法，属于机器学习领域。该方法包括将传感器采集的数据按采集时间先后顺序排列而成的动态数据构成L条时间序列，随机选择L条时间序列中的60％‑80％的N条时间序列作为训练集，剩下的时间序列作为测试集；对训练集中的每一条时间序列采用线性动态系统模型进行建模，并训练集每一条时间序列的特征表示；随机从训练集中抽取J条时间序列作为字典组成字典集，从得到的训练集每一条训练时间序列的特征表示，学习出字典集的每一条时间序列的最优特征表示，同时计算每一条训练时间序列在字典集下的编码系数；用训练集的编码系数训练支持向量机模型，实现对时间序列的识别。
一种时间序列进行建模识别方法

[发明专利]时间序列的周期性确定方法、装置及电子设备-CN201911149306.2在审
发明人：胡悦;邱春武;李涛;高鹏 -专利权人：新浪网技术（中国）有限公司
申请日： 2019-11-21 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本申请公开了一种时间序列的周期性确定方法、装置及电子设备，以解决相关技术中采用人工识别方式导致的效率、准确度以及可靠性低的问题。所述方法包括：基于预设的时间间隔将待分析的时间序列划分为多个子时间序列；基于动态时间规划算法确定所述多个子时间序列中时序相邻的子时间序列之间的相似度；基于所述时序相邻的子时间序列之间的相似度，确定所述时间序列是否具有周期性特征
时间序列周期性确定方法装置电子设备

[发明专利]基于小波分解和浅层神经网络的非平稳时间序列预测方法-CN201910790230.5在审
发明人：刘静;袁锴薪 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-08-26 - 公布日： 2019-11-29 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于小波分解和浅层神经网络的时间序列预测方法，解决了非平稳时间序列预测效率低的问题。实现步骤是：获取训练集和测试集；构建时间序列预测模型；对时间序列预测模型进行训练；对子时间序列进行预测；获取一维非平稳时间序列预测结果。本发明所构建的时间序列预测模型，由浅层神经网络并列排布组成，浅层神经网络的网络结构简单，网络参数少，训练和预测的效率高，提高了一维非平稳时间序列预测的预测效率。
时间序列预测模型非平稳时间序列神经网络预测浅层构建时间序列预测并列排布时间序列网络参数网络结构小波分解预测结果测试集训练集

[发明专利]基于时间序列模式适配的云原生指标数据预测方法及系统-CN202110477731.5在审
发明人：陈园 -专利权人：上海爱数信息技术股份有限公司
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于时间序列模式适配的云原生指标数据预测方法及系统，方法包括：1)采集云原生系统的待预测指标的时间序列数据；2)对时间序列数据进行数据特性检测，获得时间序列数据的时间序列模式；3)根据时间序列模式，按照选择规则选择与该时间序列数据适配的预测算法；4)通过步骤3)选择的预测算法对待预测指标的时间序列数据进行预测。
基于时间序列模式原生指标数据预测方法系统

[发明专利]基于质谱分析的肽谱存留时间预测方法及系统-CN202111076063.1在审
发明人：阮宏强;张鹏;刘泰驿 -专利权人：上海中科新生命生物科技有限公司
申请日： 2021-09-14 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G16B40/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于质谱分析的肽谱存留时间预测方法及系统，包括：将谱图库中的肽段序列及肽段序列对应的保留时间转换为(肽段序列,保留时间)格式；将肽段序列按照氨基酸序列表进行转换得到肽段序列矩阵；构建双向循环神经网络模型：其中循环神经网络单细胞结构保存肽段序列矩阵及其对应的保留时间；遗忘门确认肽段序列矩阵是否保留；输入门根据遗忘门确认的结果更新肽段序列矩阵对应的保留时间；输出门输出更新后的肽段序列矩阵及对应的保留时间。通过对修饰成分进行编码，使得修饰成分对肽段序列存留时间的影响被考虑；同时通过双向循环神经网络模型，使得对肽段序列的存留时间的预测分析结果可靠。解决了如何准确预测肽谱的存留时间的问题。
基于谱分析存留时间预测方法系统

[发明专利]一种基于局部空间位置的时间序列相似匹配方法-CN202310266250.9在审
发明人：李嘉玮;韦霞杰;吕佳伟;苏义超;陆小龙;唐汉;杨焕填 -专利权人：天翼云科技有限公司
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/22 文献下载
摘要：本发明提供一种基于局部空间位置的时间序列相似匹配方法。首先将时间序列经过的平面进行划分，然后根据时间序列经过的局部位置对其进行特征表示，最后以特征表示序列间的距离作为相似度量的依据进行时间序列的相似匹配。从而实现在保证时间序列相似匹配效率的同时，可以有较好的匹配准确率的时间序列相似匹配方法。
一种基于局部空间位置时间序列相似匹配方法

[发明专利]一种时间序列趋势相似度搜索方法、故障诊断方法及系统-CN202211121071.8在审
发明人：王达;马光飞;钟浩;徐东英;张艳南 -专利权人：杭州市质量技术监督检测院;水利部产品质量标准研究所
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明涉及信息技术领域，具体涉及一种时间序列趋势相似度搜索方法、故障诊断方法及系统，时间序列趋势相似度搜索方法包括以下步骤：定义时间序列S1和S2的趋势距离D(S1,S2)；将待查时间序列S分成m个子序列Sk，令k等于初值1；计算待查时间序列S的子序列与目标序列Q的趋势距离D(Sk,Q)；若D(Sk,Q)Eset，则令k增加∆k，若D(Sk,Q)≤Eset，则令j∈[k‑kr,k+kr]，kr为预设常数，依次计算D(Sj,Q)，D(Sj,Q)中的最小值对应的子序列即为最佳匹配序列Skrj。本发明的有益技术效果包括：定义了时间序列的分段趋势表示方法和分段趋势距离，能够高效的完成最佳匹配的时间序列的搜索，提高时间序列搜索效率。
一种时间序列趋势相似搜索方法故障诊断系统

[发明专利]基于时间序列异常波动的关联分析方法及装置-CN202011205792.8在审
发明人：裴丹;苏亚 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时间序列异常波动的关联分析方法及装置，该方法包括：通过特征工程对多个时间序列进行特征提取，得到每个时间序列对应的时间序列波动特征；根据时间序列波动特征进行相关性判断，得到每个时间序列之间的异常波动关联关系结果
基于时间序列异常波动关联分析方法装置

[发明专利]信息处理系统、信息处理方法以及计算机可读存储介质-CN202310059530.2在审
发明人：西谷一平 -专利权人：丰田自动车株式会社
申请日： 2023-01-19 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F18/22 文献下载
摘要：本发明提供能够基于包含多个信号数据的异常时间序列数据而对异常事件进行验证的信息处理系统、信息处理方法以及计算机可读存储介质。信息处理系统具备：取得部，其取得多个时间序列数据，各个时间序列数据包含多个信号数据，所述多个时间序列数据包含异常时间序列数据以及多个正常时间序列数据；验证部，其针对每个信号数据而对各个时间区间中的所述异常时间序列数据以及各个正常时间序列数据是否彼此相似进行判断
信息处理系统方法以及计算机可读存储介质

[发明专利]基于动态时间序列算法的储能典型工况生成方法及装置-CN202310032760.X在审
发明人：姜淼;严伟;储海军;洪灏灏;魏阳;侯炜;徐光福 -专利权人：南京南瑞继保电气有限公司;南京南瑞继保工程技术有限公司
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F30/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态时间平均序列算法的储能典型工况生成方法及装置，该方法包括将多个按照周期采样的时间序列组成集合，初始化最优时间序列，并对该集合中时间序列依次进行动态时间规整，找到最优路径并将路径增加到最优时间序列中，依次计算后求取最优时间序列均值，反复迭代以上过程可以得到最终的最优时间序列，对该最优时间序列进行正负值调整，满足储能工况的充放电量相等约束。
基于动态时间序列算法典型工况生成方法装置

[发明专利]一种风电场功率多时间尺度联合预测方法-CN201510608424.0在审
发明人：王瑞琪;张用;赵鹏;孙树敏;郎澄宇;程艳;李广磊;于芃;毛庆波;颜勇;田晓 -专利权人：国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网公司;国网山东寿光市供电公司
申请日： 2015-09-22 - 公布日： 2015-12-23 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明公开了风电场功率多时间尺度联合预测方法包括：采集整个风电场预设时间内的风速和功率历史数据，得到风电场的历史风速时间序列和历史功率时间序列；利用多小波包分解技术对历史风速时间序列和历史功率时间序列分别进行小波包分解，得到历史风速时间序列及历史功率时间序列的低频段、中频段和高频段分量；利用RBF神经网络模型分别对历史风速时间序列及历史功率时间序列的低频段和中频段分量进行短期风电场的风速和功率滚动预测；利用若干最小二乘支持向量机分别对历史风速时间序列及历史功率时间序列的低频段
一种电场功率多时尺度联合预测方法

[发明专利]快递件量预测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110343029.X在审
发明人：代山;陈晓雯 -专利权人：顺丰科技有限公司
申请日： 2021-03-30 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06Q10/08 文献下载
摘要：通过在接收快递件量预测请求后，根据待预测场地对应的高峰时间窗口信息以及历史货量信息等信息，构建时间序列，从而将快递件量预测转化为对应的总量时间序列和比例时间序列的预测：对于总量时间序列的预测，因为统计误差的大幅降低以及相关外部宏观信息采集的便利，在同样的算法下在预测上相比单个场地的预测能够取得更高的准确度；对于比例时间序列，因为原有场站经过了时间序列预分组的处理，组内的比例时间序列具有较好的时间序列的平稳性，从而能通过预设预测算法，在总量时间序列与比例时间序列的预测基础上，获得更加准确的各个场站在高峰时间窗口的快递件量预测值。
快递预测方法装置计算机设备存储介质