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[发明专利]一种配电系统的运行管理方法及装置-CN202110631155.5有效
发明人：徐志;丁剑雄;景莉;屈高强;高博;张庆平;李学锋 -专利权人：宁夏力成电气集团有限公司;国网宁夏电力有限公司经济技术研究院;国网宁夏电力有限公司电力科学研究院
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种配电系统的运行管理方法及装置，方法包括：获取配电系统的多个参数时间序列；计算每个参数时间序列的活跃度，并根据参数时间序列的活跃度对所有参数时间序列进行分组，得到多个参数时间序列组；按照不同的传输速率分别将多个参数时间序列组传输至云服务器；根据参数时间序列的标识，将每个参数时间序列组内的每个参数时间序列分别显示在存储于云服务器的配电系统电力模型的不同设备处；配电系统电力模型用于描述配电系统中的设备及其连接关系；本发明通过将配电系统中不同设备不同属性的参数时间序列按照活跃度不同进行分组传输
一种配电系统运行管理方法装置

[发明专利]准周期时间序列无监督异常检测方法、系统及终端-CN202310640680.2有效
发明人：郑德生;孙涵明;李晓瑜;唐晓澜;万虎;贾慧雪;钱伟中;周永;张恒汝;刘科 -专利权人：西南石油大学;电子科技大学
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F18/2321 文献下载
摘要：本发明公开了准周期时间序列无监督异常检测方法、系统及终端，属于时间序列异常检测技术领域，包括：对准周期时间序列进行分割处理；对准周期时间子序列进行聚类处理，得到正常准周期时间子序列构成的数据集；基于数据集对神经网络模型进行训练本发明先对准周期时间序列进行分割处理，使得后续异常检测过程中以准周期时间子序列作为检测对象，使得后续异常检测结果具有可解释性；同时，通过聚类进行预处理，再通过正常准周期时间子序列对模型进行训练，使模型学习正常准周期时间子序列的数据分布从而能够在输入所有数据时对于异常数据有着更大的重构损失，实现准周期时间子序列无监督异常检测。
周期时间序列监督异常检测方法系统终端

[发明专利]基于有限状态马尔科夫序列的时序风速模拟方法和系统-CN202010488905.3有效
发明人：李玉敦;杨超;史方芳;张国辉;刘萌;李宽;赵斌超;王昕;李广磊 -专利权人：国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2020-06-02 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明提出了基于有限状态马尔科夫序列的时序风速模拟方法和系统，该方法接收原始风速时间序列，利用多项式正态变换技术将原始风速时间序列变换为服从正态分布的时间序列；利用相邻K个时刻服从正态分布的时间序列构造k维随机向量；随机向量服从协方差矩阵C的多元正态分布；根据多元正态分布构造状态转移函数；利用状态转移函数进行随机抽样得到设定时间长度的马尔科夫时间序列；利用多项式正态变换将马尔科夫时间序列变换得到模拟风速时间序列本发明在连续状态空间建立风速的时间序列模型，具有更高的仿真精度；在正态空间构建风速时间序列的马尔科夫随机模型，降低了直接建模的复杂度，建模更加灵活方便。
基于有限状态马尔科夫序列时序风速模拟方法系统

[发明专利]一种基于局部特征聚类的时间序列符号化方法-CN201210583839.3无效
发明人：牛强;夏士雄;谭宏强 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2012-12-28 - 公布日： 2013-06-05 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于局部特征聚类的时间序列符号化方法，包括：读取原始时间序列的步骤；调用滑动窗口程序利用滑动窗口将所述原始时间序列分割为多个子时间序列的步骤；将所述原始时间序列的每个子时间序列采用多个斜率表示的步骤；采用K均值聚类算法实现所述子时间序列聚类的步骤；以及对于每个聚类结果赋予相应的符号标识的步骤。本发明能够很好的降维以及保留了时间序列的形态特性，有利于对时间序列的进一步研究，进而解决了现有技术中直接在原始时间序列上进行相似性查询、分类、聚类、模式挖掘等工作，会造成存储和计算效率低下，而且会影响算法的准确性和可靠性等问题
一种基于局部特征时间序列符号化方法

[发明专利]检测时间序列数据中的子序列的方法和设备-CN200910222849.2无效
发明人：王芳林 -专利权人：夏普株式会社
申请日： 2009-11-19 - 公布日： 2011-05-25 - 主分类号： G06K9/68 文献下载
摘要：公开了一种检测时间序列数据中的子序列的方法和设备。该方法包括步骤：确定时间序列数据中的显著点；根据确定的显著点设置初始参数矢量，所述初始参数矢量中的元素包括表示目标子序列的空间弯曲和/或时间弯曲的参数；利用迭代的方法，基于预先存储的模板序列，从所述初始参数矢量计算最终参数矢量；基于最终参数矢量确定时间序列数据中的子序列。本发明的实施例考虑到了时间序列数据中可能的时间域变形和特征域变形，因此识别准确度较高。由于使用了本发明实施例提出的迭代方法来定位模板序列，所以本发明的方法的计算量较小。
检测时间序列数据中的方法设备

[发明专利]时间序列异常的动态检测方法、系统、存储介质及终端-CN202211613056.5有效
发明人：郑德生;李政禹;周永;汪忠来;杨舜坤;尚小磊 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F18/22 文献下载
摘要：本发明公开了时间序列异常的动态检测方法、系统、存储介质及终端，包括：利用神经网络模型重构初始时间序列，得出重构时间序列，并根据所述初始时间序列和重构时间序列计算重构误差序列；在所述重构误差序列的上下限内设定阈值；按照所述阈值划分重构误差序列中各个点为阳性或阴性；将所述阈值动态取值，并利用初始时间序列携带的异常标签进行匹配，得到真假阳性/阴性序列。
时间序列异常动态检测方法系统存储介质终端

[发明专利]时间序列预测方法、装置、设备、介质及程序产品-CN202210662411.1在审
发明人：孙银波;王世宇;詹姆士·张;胡韵;师晓明;郑洋飞;王世军;马琳涛;雷磊 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种时间序列预测方法、装置、设备、介质及程序产品。其中，该方法包括：首先获取1至t时刻的N元时间序列；上述N元时间序列由时间长度一致，且统计指标相同的N个统计目标各自对应的时间序列组成；然后获取1至t+m时刻的N元时间序列对应的目标协变量；最后将1至t时刻的N元时间序列以及目标协变量输入时间序列预测模型中，可以根据基于标准化流技术得到的观测方程输出t+1至t+m时刻的N元预测时间序列；预测时间序列为m个时刻的统计指标各自对应的预测数值按其未来发生时间的先后顺序排列而成的数列，通过标准化流技术生成观测方程，可以更为精确地刻画现实世界中复杂的数据分布，提升时间序列预测的准确性。
时间序列预测方法装置设备介质程序产品

[发明专利]时间序列数据处理方法及其系统-CN201410705190.7在审
发明人：古永忠;蔡宗融;陈立群 -专利权人：财团法人资讯工业策进会
申请日： 2014-11-27 - 公布日： 2016-05-25 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了时间序列数据处理方法及其系统。该时间序列数据处理方法，包括：将时间序列数据的多笔数据分配于多个数据组，以对各数据组中的多笔数据执行统计计算以产生对应的统计结果，其中统计结果为各数据组对应的各结果数值，以及对应时间序列数据的多笔数据的记录数值根据时间序列数据的新输入数据之数值与各数据组对应的统计结果进行比较以选择所述数据组中的一个，并将新输入数据加入被选择的数据组，重新对被选择的数据组执行统计计算并产生结果数值。
时间序列数据处理方法及其系统

[发明专利]用于处理时间序列的方法和装置-CN201410240668.3在审
发明人：陈垚亮;黄胜;陈晓艳;刘凯;徐林昊;陆薇;徐晓旻 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2014-05-30 - 公布日： 2016-01-06 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明的各实施方式提供了用于处理时间序列的方法和装置。在一个实施方式中，提供了一种处理时间序列的方法，包括：按照时间将时间序列划分为多个窗口，针对多个窗口中的当前窗口执行如下处理：从当前窗口中提取相似子序列的至少一个分组；以及基于至少一个分组中的每个分组中的相似子序列与候选列表中的k个特征子序列的比较，更新候选列表，其中k个特征子序列是在时间序列的至少已处理部分中出现次数最多的k个特征子序列。在一个实施方式中，提供了在时间序列中进行搜索的方法，包括：响应于接收到搜索请求，返回候选列表以作为搜索结果，其中候选列表是基于本发明的方法中的候选列表。采用本发明的方法和装置，可以更为有效地管理时间序列。
用于处理时间序列方法装置

[发明专利]时间序列异常值检测方法及装置-CN201611123007.8在审
发明人：孙木鑫;石子凡 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2016-12-08 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种时间序列异常值检测方法及装置，涉及数据分析技术领域，用于提高时间序列异常值的检测效果，本发明的主要技术方案为根据历史时间序列训练第一时间模型和第二时间模型；获取第一时间模型和第二时间模型分别对应的预测值、方差；通过所述第一时间模型和第二时间模型分别对应的预测值、方差计算混合模型的预测值；计算所述混合模型的预测值与所述历史时间序列的观测值之差得到白噪音分布；将所述白噪音分布中不在正常置信区间的值确定为异常值本发明用于检测时间序列的异常值。
时间序列异常检测方法装置

[发明专利]水文时间序列跳跃变异综合诊断方法-CN201710439867.0在审
发明人：谢平;顾海挺;桑燕芳;吴子怡;赵江艳 -专利权人：武汉大学
申请日： 2017-06-12 - 公布日： 2017-11-07 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明提供一种水文时间序列跳跃变异综合诊断方法，其特征在于，包括以下步骤步骤1.利用Monte‑Carlo统计试验生成N组水文序列步骤1.1设定水文序列的长度、变异点位置、变异前均值、变异前变差系数、变异前偏态系数、变异后均值、变异后变差系数、变异后偏态系数的数值；步骤1.2将变异点之前序列记为X1，变异点之后的序列记为X2，X1、X2均服从P‑III分布，将它们组合成含有一个跳跃变异点的模拟序列；步骤1.3重复步骤1.2，生成N组模拟序列；步骤2.利用多种跳跃变异检验方法对各组模拟序列进行检验，并计算每种方法在不同参数条件下的检验效率；步骤3.计算各检验方法的权重，并选取权重最大值及其所对应的变异点分别为综合权重和最终综合诊断的变异点
水文时间序列跳跃变异综合诊断方法

[发明专利]时间序列异常检测方法、装置及设备-CN201910456254.7在审
发明人：赵孝松 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2019-05-29 - 公布日： 2019-09-17 - 主分类号： G06F11/30 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种时间序列异常检测方法、装置及设备。其中，检测方法中，通过时间序列预测模型进行预测，获得当前时刻、第一时间序列和第二时间序列各自对应的预测值，根据第一时间序列和第二时间序列的观测值和预测值确定出综合预测误差，根据当前的观测值与预测值得到当前预测误差
时间序列预测误差装置及设备预测异常检测观测时间序列预测模型检测偏离

[发明专利]多维时间序列数据的智能预处理-CN201980011876.7在审
发明人： D·伽乌力克;K·C·格罗斯;刘振华;A·戈内米 -专利权人：甲骨文国际公司
申请日： 2019-01-22 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： G06F17/40 文献下载
摘要：在操作期间，系统在被监视系统的操作期间从被监视系统中的传感器获得训练数据，其中该训练数据包括从由传感器所产生的信号采样的时间序列数据。该系统还获得预兆监控操作的功能需求。
多维时间序列数据智能预处理

[发明专利]一种外汇时间序列预测方法-CN201911035230.0在审
发明人：倪丽娜;李玉洁;张金泉;张泽坤;亓亮 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2019-10-29 - 公布日： 2020-02-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种外汇时间序列预测方法，具体涉及外汇时间序列数据领域。该预测方法基于卷积神经网络和长短期记忆网络相结合的深度学习算法C‑LSTM分析预测外汇时间序列数据，提出了外汇时间序列短期预测方法，对影响预测精度的三类主要因素进行系统的研究，选取最优的输入特征、网络结构和训练方法
预测时间序列数据输入特征构建算法高性能计算技术卷积神经网络时间序列预测可用性并行优化短期预测记忆网络时间序列数据噪声特征优化网络结构网络模型学习算法应用场景时效性正则化降维拟合分析研究

[发明专利]时间序列数据处理方法和装置-CN202010928548.8在审
发明人：李泽朋;马元巍;顾徐波;宋怡然 -专利权人：常州微亿智造科技有限公司
申请日： 2020-09-07 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种时间序列数据处理方法和装置，所述方法包括以下步骤：获取多个时间序列数据，并对多个时间序列数据进行预处理；通过Tsfresh对预处理后的多个时间序列数据进行特征提取，并获取所提取的时间序列特征的贡献度信息；根据贡献度信息对时间序列特征进行PCA降维。本发明使得特征构建和特征降维紧密结合，能够降低计算量，提高时间序列特征选择的效率和准确度。
时间序列数据处理方法装置