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[发明专利]时间序列分解方法及装置-CN202210580376.9在审
发明人：阎威武;李庆辉 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种时间序列分解方法及装置，包括：步骤1：以循环神经网络为基础构建一个三层循环神经网络，三层循环神经网络的三层输出分别与时间序列分解的周期分量、趋势分量和余差分量相对应；步骤2：在三层循环神经网络基础上加上层间门控单元，以及在三层循环神经网络的三层输出上施加约束项和构造损失函数，得到初始模型；步骤3：对初始模型进行训练得到时间序列分解模型，对时间序列进行分解。
时间序列分解方法装置

[发明专利]时间序列异常预测和警报-CN202111346398.0在审
发明人： J.多恩胡 -专利权人：商业对象软件有限公司
申请日： 2021-11-15 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：提供了一种系统和方法，其可以基于另一个时间序列信号中协同出现且在先的异常来识别时间序列信号中异常的因果关系。在一个示例中，该方法可以包括识别第一数据值的时间序列信号内的重复出现的异常；基于第二数据值的时间序列信号中在先且协同出现的异常来确定第二数据值的时间序列信号，该第二数据值的时间序列信号是第一数据值的时间序列信号中的重复出现的异常的原因；以及存储第二数据值的时间序列信号中在先且协同出现的异常与第一数据值的时间序列信号中的重复出现的异常之间的相关性。
时间序列异常预测警报

[发明专利]时间序列预测方法和装置-CN202310281304.9在审
发明人：李婷;李建国 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-03-15 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本说明书一个或多个实施例提供一种时间序列预测方法和装置，该方法包括：获取已观测时间序列的第一梯度数据；利用记忆增强网络对所述第一梯度数据进行梯度增强，得到第二梯度数据；根据所述第二梯度数据得到向量域函数，并利用常微分方程求解器对所述向量域函数进行求解，得到所述时间序列的隐状态；对所述隐状态进行解码，得到未来时间的预测结果。相较于根据已观测时间序列直接求解隐状态，在解决了隐状态不连续问题的基础上，还可以解决数据规律与梯度非线性相关的问题，提高了预测的准确性。
时间序列预测方法装置

[发明专利]时间序列预测方法及装置-CN202111255717.7在审
发明人：张润波;胡清源;尚晶;江勇;陈卓;皇甫丹青 -专利权人：中移动信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2021-10-27 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供一种时间序列预测方法及装置。所述方法包括：多次执行时间序列预测处理，直至执行次数满足预设次数；其中，每次时间序列预测处理均包括：将当前时间序列中各节点数据的数据向量输入编码器的自注意力层，通过自注意力机制确定与各所述数据向量对应的各所述时间节点的特征向量；将各所述特征向量输入解码器，根据各所述特征向量的预设权重进行加权，确定未来时间节点的预测值，以将所述预测值以及所述未来时间节点添加至所述当前时间序列中，获取下一时间序列；所述未来时间节点为所述当前时间序列中末位的所述时间节点的下一时间节点本申请实施例提供的时间序列预测方法可以提高对时间序列进行预测的准确度。
时间序列预测方法装置

[发明专利]预报多变量时间序列数据-CN202180047507.0在审
发明人：福田麻里;高崎兼一;佐佐木裕佳;渡边将一郎;西村康孝 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：通过以下步骤利用经训练的生成对抗网络(GAN)模型来使计算机输出多变量预报的时间序列数据：提供经训练的GAN模型，所述GAN模型包括用于接收时间序列多变量数据的扩张卷积层，接收时间序列多变量生物特征数据，使用所述GAN模型根据所述时间序列多变量生物特征数据来生成连续时间序列多变量生物特征数据，根据所述连续时间序列多变量生物特征数据来确定结果，以及提供与所述结果相关联的输出。
预报多变时间序列数据

[发明专利]自动时间序列预测管线排序-CN202280014194.3在审
发明人：陈蓓;L·吴;D·C·帕特尔;S·Y·沙赫;G·布莱布勒;P·D·基克纳;H·C·萨姆罗维茨;X-H·党;P·泽弗斯 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2022-02-17 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供了一种用于对计算环境中的时间序列预测机器学习管线进行排序的方法和系统。可以基于时间序列数据的季节性或时间依赖性的程度，从时间序列数据集递增地分配时间序列数据以用于通过候选机器学习管线进行测试。在每个时间序列数据分配之后，可以由每个候选机器学习管线提供中间评估分数。可基于从中间评估分数生成的投影学习曲线从一个或多个候选机器学习管线的排序列表中自动选择一个或多个机器学习管线。
自动时间序列预测管线排序

[发明专利]时间序列处理方法及装置-CN201410019792.7有效
发明人：秦晓飞 -专利权人：中国移动通信集团山西有限公司
申请日： 2014-01-16 - 公布日： 2018-05-22 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种时间序列处理方法及装置，所述方法包括分析第一时间序列，获取至少一个与所述第一时间序列相关的第二时间序列；对所述第二时间序列进行多元回归处理，获得以所述第二时间序列为因变量且拟合序列为自变量的第一函数；根据所述第一函数计算出对应于所述第一时间序列的拟合序列；检验所述拟合序列与所述第一时间序列的差异；所述拟合序列与所述第一时间序列的差异不大于阈值时，求取拟合序列与第一时间序列的残差序列；对所述残差序列进行平稳化处理，获取对应于所述残差序列的平稳序列对所述平稳序列进行自回归移动平均处理，获取关于平稳序列中前后两元素关系的第二函数；根据第一函数及第二函数，获取预测时间的预测结果。
时间序列处理方法装置

[发明专利]时间序列数据显示装置-CN201510665962.3有效
发明人：小川肇;手塚淳一 -专利权人：发那科株式会社
申请日： 2015-10-15 - 公布日： 2017-10-31 - 主分类号： G05B19/408 文献下载
摘要：本发明涉及一种时间序列数据显示装置，其根据位置反馈数据计算驱动轴上的移动点的时间序列的位置数据，根据位置指令数据生成机械端的指令移动轨迹，根据实际位置数据生成机械端的实际移动轨迹，计算与指令移动轨迹垂直且经过移动点的直线和实际移动轨迹的交点即机械端的位置数据，将机械端的位置数据转换为与驱动轴对应的位置数据，显示时间序列的位置反馈数据和时间序列的位置数据。
时间序列数据显示装置

[发明专利]时间序列搜索引擎-CN201210293010.X有效
发明人： M·鲍姆;D·卡拉索;R·达斯;R·格林;B·哈尔;N·米利;B·墨菲;S·索尔金;A·斯特克特;E·M·斯旺 -专利权人：斯普兰克公司
申请日： 2007-10-05 - 公布日： 2017-05-10 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及时间序列搜索引擎。根据本发明的方法和装置基于搜索而提供组织、编制索引、搜索和呈现时间序列数据的能力。时间序列数据通常是一个或多个连续流中出现的具有时间戳的记录的序列，其表示某些类型的活动。在一个实施方式中，利用规格化时间戳将时间序列数据组织为离散事件，并且通过时间和关键字对这些事件编制索引。接收搜索请求，并且整体或部分地基于时间索引机制、关键字索引机制或搜索时计算的统计索引来检索相关事件信息。
时间序列搜索引擎

[发明专利]时间序列预测方法与装置-CN201510168731.1有效
发明人：王琨喆 -专利权人：王琨喆
申请日： 2015-04-10 - 公布日： 2019-03-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种时间序列预测方法与装置，该装置包括：采集模块，用于采集时间序列数据；规格化模块，用于对采集的时间序列数据按设定时间尺度进行划分，获得多个规格化的时间序列数据；计算模块，用于对规格化的时间序列数据进行计算；临界尺度确定模块，用于对规格化的时间序列数据进行临界尺度选择；预测模块，用于根据计算模块的计算结果和临界尺度确定模块确定的临界尺度进行时间序列预测。
时间序列预测方法装置

[发明专利]时间序列数据分析装置-CN201910181366.6有效
发明人：罗威;手塚淳一;置田肇 -专利权人：发那科株式会社
申请日： 2019-03-11 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G05B19/408 文献下载
摘要：本发明提供一种时间序列数据分析装置，其能够容易地比较时间序列数据。该时间序列数据分析装置(1)分析从机床(100)输出的时间序列数据，其具备：时间序列数据取得部(13)，其取得多个包含机床(100)的动作条件和动作结果的时间序列数据；分类部(14)，其按照每个动作条件将多个时间序列数据进行分类；显示控制部(17)，其执行按照分类后的每个动作条件将多个时间序列数据列表化来进行显示的控制；以及计算部(15)，其计算从分类后的一个动作条件下包含的多个时间序列数据中选择出的多个时间序列数据的动作结果的差
时间序列数据分析装置

[发明专利]时间序列数据处理装置-CN201680089722.6有效
发明人：今村诚;中村隆显;平井规郎 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2016-10-06 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：时间序列数据处理装置(10)具有：凸型数据提取部(2)，其从随着时间的经过依次进行观测而得到的值的列即时间序列数据(1)中，提取由值相对于时间连续上升的上升支路和值相对于时间连续下降的下降支路构成的凸型数据；出现图案定义部(3)，其定义时间序列数据(1)中的凸型数据的出现图案；以及出现图案检测部(4)，其从凸型数据提取部(2)提取出的凸型数据的集合中，检测与出现图案定义部(3)定义的出现图案一致的1个以上的凸型数据作为区段
时间序列数据处理装置

[发明专利]时间序列分类方法及装置-CN202011003407.1有效
发明人：何远舵 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-22 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本申请的实施例提供了一种时间序列分类方法及装置。该时间序列分类方法包括：获取待分类时间序列和已分类时间序列集，所述已分类时间序列集中包含多个已分类时间序列和各个已分类时间序列的类别，所述各个已分类时间序列包含有通过目标滑动窗口长度进行划分得到的多个第一子序列；根据所述目标滑动窗口长度对所述待分类时间序列进行划分，得到多个第二子序列；根据所述多个第二子序列与所述各个已分类时间序列包含的多个第一子序列，计算所述待分类时间序列与所述各个已分类时间序列之间的相似度；根据所述待分类时间序列与所述各个已分类时间序列之间的相似度，确定所述待分类时间序列的类别。
时间序列分类方法装置

[发明专利]基于趋势的时间序列索引-CN201310221588.9无效
发明人：肖瑞;刘国华;宋转;肖桂来;刘佩;张兵兵;张向;万小妹 -专利权人：肖瑞
申请日： 2013-06-03 - 公布日： 2014-12-17 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种基于时间序列(确定时间序列和不确定时间序列)变化趋势和一阶连接性指数的索引方式，对时间序列的预测、分类、数据挖掘以及进行知识发现等具有重要意义。该索引方式解决了时间序列空间索引造成高数据冗余或者匹配的准确度和索引效率低的问题，并且可有效的通过该索引完成时间序列的精确查询、相似性查询、聚类和分类，极大的降低了序列查询、聚类和分类问题的时间复杂度和空间复杂度该方式首先对时间序列时间维度进行区间分割，并根据各区间内时间序列的变化趋势映射为短的趋势符号序列，然后对该符号序列分别计算区间上升趋势、区间下降趋势、区间波峰趋势、区间波谷趋势、区间平缓趋势的一阶连接性指数，最后使用五种趋势的一阶连接性指数对时间序列数据库建立B-Tree索引。
基于趋势时间序列索引

[发明专利]时间序列搜索引擎-CN200780044899.5有效
发明人： M·鲍姆;D·卡拉索;R·达斯;R·格林;B·哈尔;N·米利;B·墨菲;S·索尔金;A·斯特克特;E·M·斯旺 -专利权人：斯普兰克公司
申请日： 2007-10-05 - 公布日： 2010-02-03 - 主分类号： G06F7/00 文献下载
摘要：根据本发明的方法和装置基于搜索而提供组织、编制索引、搜索和呈现时间序列数据的能力。时间序列数据通常是一个或多个连续流中出现的具有时间戳的记录的序列，其表示某些类型的活动。在一个实施方式中，利用规格化时间戳将时间序列数据组织为离散事件，并且通过时间和关键字对这些事件编制索引。接收搜索请求，并且整体或部分地基于时间索引机制、关键字索引机制或搜索时计算的统计索引来检索相关事件信息。
时间序列搜索引擎