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[发明专利]时间序列数据处理装置-CN201480078160.6有效
发明人：今村诚;中村隆显 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2014-05-12 - 公布日： 2017-09-29 - 主分类号： G05B9/02 文献下载
摘要：时间序列数据处理装置(10)将随着时间的经过而依次得到的值的列即时间序列数据作为输入。时间序列数据处理装置(10)提取值随着时间的经过而上升或者下降的部分列数据作为扩展区间，其中，该部分列数据是从时间序列数据中切出的。时间序列数据处理装置(10)从提取出的扩展区间中，确定值随着时间的经过而上升的扩展上升区间和值随着时间的经过而下降的扩展下降区间的出现模式。
时间序列数据处理装置以及程序

[发明专利]时间序列数据检索装置-CN201580071672.4有效
发明人：中村隆显;今村诚 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2015-01-22 - 公布日： 2018-12-28 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：初始区段集合生成部(120)根据训练时间序列数据(S)生成初始区段集合(F)。初始区段集合排序部(130)按照特征量的顺序对初始区段集合中包含的初始区段进行排序。
时间序列数据检索装置程序

[发明专利]一种基于时间序列分解和LSTM的时间序列数据预测方法-CN202111602708.0在审
发明人：李丽娜;黄盛奎;李念峰;靳德政 -专利权人：长春大学
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时间序列分解和LSTM的时间序列数据预测方法，包括：步骤一、采集时间序列数据，并对其进行预处理，获得满足建立预测模型数据需求的时间序列样本集，进行训练集和测试集的划分，得到第一训练集与第一测试集获得第一训练集的趋势分量和余项的预测结果，进一步处理成第二训练集；步骤三、基于ANN建立第二神经网络，通过第二训练集进行训练和调参；步骤四、将训练好的第一神经网络和第二神经网络模型对测试集进行联合预测，获得拟合的时间序列数据预测结果
一种基于时间序列分解 lstm 数据预测方法

[发明专利]基于时间序列生成式对抗网络的时间序列数据处理方法及系统-CN202211329758.0在审
发明人：邓仰东;肖罡;卫宗正;万可谦;黄凡玲;刘小兰;杨钦文 -专利权人：江西科骏实业有限公司
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时间序列生成式对抗网络的时间序列数据处理方法及系统，方法包括以下步骤：构建时间序列生成式对抗网络，然后对时间序列生成式对抗网络进行训练；运行训练好的时间序列生成式对抗网络的生成器，得到时间序列数据；将未知数据输入训练好的时间序列生成式对抗网络的判别器，得到未知数据的分类结果。本发明将生成式对抗网络应用于时间序列数据处理，有效实现时间序列数据生成及分类。
基于时间序列生成对抗网络数据处理方法系统

[发明专利]提取相似子时间序列的方法和装置-CN201110203979.9有效
发明人：杨宇航;孟遥;夏迎炬;陆应亮;于浩 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2011-07-14 - 公布日： 2017-03-01 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及用于从时间序列提取与基准序列相似的子时间序列的方法和装置。其中，用于从时间序列提取与基准序列相似的子时间序列的方法包括分别根据时间序列和基准序列的变化趋势对时间序列和基准序列进行变换；将变换后的时间序列分割成多个子时间序列；针对多个子时间序列中的每个子时间序列，计算每个子时间序列与变换后的基准序列之间的编辑距离；以及根据计算出的编辑距离从多个子时间序列中提取与基准序列相似的子时间序列。
提取相似时间序列方法装置

[发明专利]处理、预测包含样本点的时间序列的方法和设备-CN201210055852.1有效
发明人：葛付江;夏迎炬;杨宇航;于浩;孙健 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2012-03-05 - 公布日： 2013-09-11 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：提供一种处理、预测包含样本点的时间序列的方法和设备。该处理包含样本点的时间序列的方法包括：确定每个历史时间序列/当前时间序列中的每个样本点在每个历史时间序列/当前时间序列中的相对位置；将每个历史时间序列/当前时间序列中的每个样本点编码为能够反映其在每个历史时间序列/当前时间序列中的相对位置的编码；根据编码后的历史时间序列与编码后的当前时间序列之间的相似度，从编码后的历史时间序列中选择参考时间序列；以及通过统计参考时间序列中的编码的平均值和标准差，来确定参考时间序列中的编码在参考时间序列中的分布函数，其中，参考时间序列和分布函数用于预测当前时间序列中的下一样本点。
处理预测包含样本时间序列方法设备

[发明专利]一种时间序列相似度值获取方法及系统-CN201310195358.X有效
发明人：杨树强;尹洪;赵辉;陈志坤;贾焰;金松昌;周斌;韩伟红;韩毅;舒琦 -专利权人：中国人民解放军国防科学技术大学
申请日： 2013-05-23 - 公布日： 2013-09-11 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明中公开了一种时间序列相似度值获取方法及系统，方法和系统均应用于时间序列集中，时间序列集包括至少两个时间序列，任意选择其中一个时间序列作为目标时间序列，将目标时间序列进行分割，得到至少两个时间子序列，将每个时间子序列分别分布在不同的服务器集群中的不同节点上，而其余的时间序列不分割，并且可分别分布在不同的服务器集群中的不同节点上，分别获取每个时间子序列与时间序列集中的其余每个时间序列的弯曲路径，依据弯曲路径，确定目标时间序列与时间序列集中的其余每个时间序列的相似度值，这样就可以同时并行的获取时间序列的相似度值，因此提高了运算效率，特别适用超长时间序列的相似度值获取。
一种时间序列相似获取方法系统

[发明专利]多变量时间序列数据的同步方法以及多变量时间序列数据处理装置-CN201980017076.6在审
发明人：铃木毅洋;西口纯也 -专利权人：阿自倍尔株式会社
申请日： 2019-01-25 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：本发明的多变量时间序列数据处理装置具有：数据获取部(15A)，其针对多个变量各方而获取第1时间序列数据(X)及第2时间序列数据(Y)；评价值计算部(15B、25B)，其将第1时间序列数据(X)及第2时间序列数据(Y)分别分割为多个时间区间，并计算对各时间区间分配的评价值；以及同步处理部(15C、25C)，其根据对应于第1时间序列数据(X)的评价值的数组、对应于第2时间序列数据(Y)的评价值的数组、以及分配给该变量的权重来算出权重数组，根据所述权重数组来确定在多个变量之间共通的、第1时间序列数据(X)的样本值与第2时间序列数据(Y)的样本值的对应关系。
多变时间序列数据同步方法以及数据处理装置

[发明专利]一种时间序列数据聚类模型建立及时间序列数据聚类方法-CN202111457339.0在审
发明人：李旭涛;王思孜;曲子奇 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06F16/906 文献下载
摘要：本发明提供了一种时间序列数据聚类模型建立方法及时间序列数据聚类方法，涉及数据聚类技术领域。本发明所述的时间序列数据聚类模型建立方法，包括：获取原始时间序列数据，将所述原始时间序列数据输入到深度神经网络中进行训练，得到所述原始时间序列数据的最终特征表示；根据所述最终特征表示通过对比学习对时间序列样本进行聚类，根据交叉熵调参直至训练完成，以建立时间序列数据聚类模型。本发明所述的技术方案，能够实现针对时间序列数据特点的高效特征表示，有效解决当前已有算法存在的特征提取表达能力不足、相似数据之间结构信息挖掘不充分的问题，提高了时间序列数据聚类的准确性。
一种时间序列数据模型建立方法

[发明专利]一种基于时间序列分解和勒让德投影的时间序列预测方法-CN202310755841.2有效
发明人：马廷淮;刘建鑫;荣欢 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时间序列分解和勒让德投影的时间序列预测方法，包括：获取目标区域的历史数据，并划分为训练集、验证集和测试集；构建时间序列预测模型，将时间序列分解季节项成分和趋势项成分分别进行预测，并基于可逆实例归一化和勒让德投影，得到输出的未来序列数据；设置时间序列预测模型训练环境，通过训练集对时间序列预测模型进行训练，使用梯度函数更新模型参数，直至时间序列预模型达到收敛；通过验证集对模型进行调优，通过测试集评价模型的性能指标是否达到期望本发明具有比其他时间序列预测方法更强的预测性能，在预测未来数据时具有更小的误差，能够为各种行业中需要时间序列预测工具的实际应用提供一个强有力的预测工具。
一种基于时间序列分解勒让德投影预测方法

[发明专利]一种内河航道数据的融合方法及装置-CN201911250438.4有效
发明人：李柏丹;敖腾;章稷修;邸小建;徐志远;邢宇鹏;梁粤;李琳琳 -专利权人：交通运输部规划研究院
申请日： 2019-12-09 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G08G3/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种内河航道数据的融合方法及装置，其中，方法包括：采集内河航道数据；分别将AIS时间序列、GPS时间序列和VTS时间序列中的位置信息，转换为预设直角坐标系下的位置信息，得到转换后的AIS时间序列、转换后的GPS时间序列和转换后的VTS时间序列；从转换后的AIS时间序列、转换后的GPS时间序列和转换后的VTS时间序列中，确定在时间和空间相关联的时间序列，得到相关时间序列组；从相关时间序列组中，确定表征同一船舶的相关时间序列组；对表征同一船舶的时间序列组中的AIS时间序列和VTS时间序列进行信息融合。
一种内河航道数据融合方法装置

[发明专利]一种时间序列数据的处理方法、装置及设备-CN202111485747.7在审
发明人：陈超;严川;张博 -专利权人：云智慧（北京）科技有限公司
申请日： 2021-12-08 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明的实施例提供一种时间序列数据的处理方法、装置及设备，该方法包括：获取时间序列数据；对所述时间序列数据进行处理，得到所述时间序列数据的自相关序列；获取所述自相关序列的相似度差异序列；根据所述相似度差异序列，确定所述时间序列数据为周期时间序列；根据所述周期时间序列，对预设时间序列数据进行处理，得到处理结果。本发明的实施例可以提高时间序列数据周期检测的准确性。
一种时间序列数据处理方法装置设备

[发明专利]时间序列的预测方法、电子设备和存储介质-CN202211160581.6在审
发明人：郑凤;倪斌 -专利权人：南京上铁电子工程有限公司
申请日： 2022-09-22 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本申请提供一种时间序列的预测方法、电子设备和存储介质，包括：获取目标时间序列；确定所述目标时间序列中的异常数据，并根据所述目标时间序列的维度对所述异常数据进行修正，得到修正的目标时间序列；将所述修正的目标时间序列输入预先训练的时间序列预测模型，得到所述时间序列预测模型输出的，与所述目标时间序列对应的时间序列预测结果。本申请通过对目标时间序列进行了修正，使得输入至时间序列模型中的数据值更加准确，进而也提高了时间序列模型最终的预测结果。
时间序列预测方法电子设备存储介质

[发明专利]确定测量序列中的时间窗-CN201510643116.1在审
发明人：托马斯·本纳;斯文·卡姆帕格纳;托尔斯滕·法伊魏尔;贝恩德·屈恩;托尔斯滕·施佩克纳;彼得·施派尔;丹尼尔·尼科·施普利特霍夫 -专利权人：西门子公司
申请日： 2015-09-30 - 公布日： 2016-04-06 - 主分类号： G01R33/54 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于确定测量序列中的时间窗的方法，其中能够在正进行的测量中改变测量的设定参数的值而没有不利地影响借助测量获得的测量数据，包括如下步骤：加载测量序列；基于测量序列中的使用相干性的分析来确定测量序列中的时间窗，在时间窗中能够在正进行的测量中改变设定参数的数值；将所确定的时间窗存储和/或继续处理。根据本发明的对使用相干性的分析能简单地执行，因为对此所需的信息已固有地包含在测量序列中。根据本发明的方法允许：极简单地确定测量序列中的时间窗，在时间窗中能够改变设定参数。通过确定其中能够改变设定参数的时间窗显著地简化测量流程与设定参数的改变的同步。此外，能够使用所确定的时间窗以节约能量。
确定测量序列中的时间

[发明专利]时间序列数据记录方法以及装置-CN201810270711.9在审
发明人：平山博文 -专利权人：阿自倍尔株式会社
申请日： 2018-03-29 - 公布日： 2018-10-23 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本发明涉及时间序列数据记录方法以及装置。其不对有用的数据进行间隔剔除、将时间序列数据高效地记录到记录容量有限的存储器中。设置将实际数据集缩略成表示这些实际数据的特征的特征量数据的数据缩略部(13)，记录控制部(14)基于时间序列数据存储部(12A)的空白容量判定能否将实际数据记录到时间序列数据存储部(12A)，在能够记录的情况下，将实际数据直接记录到时间序列数据存储部(12A)，在不能够记录的情况下，通过数据缩略部(13)对实际数据集进行缩略，将得到的特征量数据记录到时间序列数据存储部(12A)。
时间序列数据实际数据记录存储部特征量数据记录控制部记录容量间隔剔除空白容量存储器判定