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[发明专利]一种工业物联网数据分析方法、系统及相关设备-CN201811023041.7在审
发明人：吴刚;黄丹昱 -专利权人：深圳市智物联网络有限公司
申请日： 2018-09-03 - 公布日： 2019-01-11 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本申请提供了一种工业物联网数据分析方法、系统及相关设备，用于工业设备同一参数指标的变化趋势预测。实施例方法包括：周期性的采集工业设备的同一目标参数指标对应的采样值，形成一组时间序列；构造时间序列对应的时间序列分析模型；采用时间序列分析模型对时间序列进行数据拟合计算，得到时间序列中各个时刻的原始数据对应的预测数据；计算时间序列中各个时刻的原始数据与对应的预测数据的差值，形成残差序列；校验残差序列是否满足预置条件，若不满足，则重新构造时间序列对应的时间序列分析模型，直到重新构造的时间序列分析模型对应的残差序列满足预置条件为止；若满足，根据时间序列对应的时间序列分析模型计算目标参数指标未来周期的预测值。
时间序列时间序列分析模型残差物联网数据参数指标工业设备预测数据预置条件原始数据重新构造变化趋势计算目标目标参数数据拟合校验采样预测分析采集申请

[发明专利]时间序列的分析预测方法、装置、设备及存储介质-CN202110572876.3在审
发明人：金叶;徐锐;沈松;王柯;朱威;张皞;武晓頔;李东佩 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2021-05-25 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本申请提供一种时间序列的分析预测方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法提供一种简单的时间序列分析预测方法，通过预设分析预测模型对目标服务器的时间序列数据的临界值进行预测，上述预设分析预测模型通过参考服务器的上述时间序列数据，以及参考服务器的上述时间序列数据对应的在预设时间的临界值训练得到，进而，获取上述时间序列数据的预测临界值，其中，预测过程中无需时间序列达到平稳状态，解决现有使用差分自回归移动平均模型进行时间序列分析预测，存在的模型构建过程较为繁琐，且要求时间序列是平稳非白噪声时间序列的问题。
时间序列分析预测方法装置设备存储介质

[发明专利]贷款数据分析预测方法及装置-CN202110912101.6在审
发明人：陈鹏 -专利权人：建信金融科技有限责任公司
申请日： 2021-08-10 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种贷款数据分析预测方法及装置，涉及时间序列大数据建模技术领域，该方法包括：建立贷款时间序列数据集，分为训练数据集与测试数据集；采用时间序列模型对贷款时间序列训练数据集进行拟合得到模型参数，计算求得对应的动态均值序列与动态方差序列；根据贷款时间序列训练数据集、所述动态均值序列、所述动态方差序列进行残差计算得到残差序列，更换时间序列模型重新输入贷款时间序列训练数据集进行拟合，优化模型参数，直到残差序列通过独立性检验；根据贷款时间序列测试数据集对拟合、优化后的时间序列模型进行测试，利用通过测试的时间序列模型对待预测贷款数据进行分析预测，可以提高贷款数据分析预测准确性，改善用户体验。
贷款数据分析预测方法装置

[发明专利]一种利率分析方法、装置、系统及介质-CN202211450985.9在审
发明人：彭莉;田鸥;刘志强;龙梓童;李贝贝 -专利权人：平安银行股份有限公司
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06Q30/0201 文献下载
摘要：本发明公开了一种利率分析方法、装置、系统及介质，方法包括：采集预设时间段内的利率分析数据，所述预设时间段包括若干个时间步长相同的时间区间；根据每个时间区间内的利率分析数据，生成输入向量序列；将所述输入向量序列输入至预先训练完成的时序特征模型中，提取得到单序列时序特征，所述时序特征模型包括LSTM模型和注意力模型；将所述单序列时序特征输入至预先训练完成的决策模型中，得到指定时间内的利率分析结果。通过加入了注意力模型的时序特征模型实现单序列时序特征提取，以体现不同时间的数据对利率分析的重要程度，提取得到更加精准的时序特征，结合决策模型实现客观准确的利率分析，为利率研判提供客观可靠的分析建议。
一种利率分析方法装置系统介质

[发明专利]一种基于时间序列分析的图书热度预测方法以及设备-CN202010345025.0在审
发明人：韩钦;鲁彬 -专利权人：天闻数媒科技（北京）有限公司
申请日： 2020-04-27 - 公布日： 2020-08-28 - 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析的图书热度预测方法以及设备，本方法包括以下步骤：为图书资源定义热度评价标准，根据热度评价标准计算出图书在一定周期内的热度值；选取图书在若干个周期的热度值，得到图书热度时间序列；对图书热度时间序列进行检测，选取平稳且非白噪声的序列对时间序列分析模型的参数进行推导，构建时间序列分析模型；基于时间序列分析模型预测图书在未来时刻的热度，并对时间序列分析模型进行合理性评估。本发明基于统计学方法对图书热度定义了一种新的热度评价标准，并且将时间序列模型运用到图书热度值预测，本发明为出版社图书选题论证及未来趋势预判上规避了有可能出现的盲目性、主观性带来的误差。
一种基于时间序列分析图书热度预测方法以及设备

[发明专利]新能源并网容量预测方法、电子设备及存储介质-CN202310375936.1在审
发明人：范文奕;郭伟;刘洋;贺春光;安佳坤;郝志方;杨书强;赵子豪;侯若松;赵子珩;檀晓林;赵阳;刘洪;吕航;杨晶 -专利权人：国网河北省电力有限公司经济技术研究院;国网河北省电力有限公司保定供电分公司;天津天电清源科技有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种新能源并网容量预测方法、电子设备及存储介质，本发明属于新能源技术领域，该方法包括：获取预测对象的历史新能源装置容量数据构建原始时间数据序列，并根据原始时间数据序列确定中间参数；根据原始时间数据序列和中间参数进行偏差分析处理构建第一时间数据序列，并根据第一时间数据序列确定第一中间参数；根据原始时间数据序列和第一中间参数进行偏差分析处理构建第二时间数据序列，并根据第二时间数据序列确定第二中间参数和震荡回归偏差分析模型相关参数；根据第二中间参数和震荡回归偏差分析模型相关参数构建震荡回归偏差分析模型，并基于震荡回归偏差分析模型确定原始时间序列的目标预测值，优化新能源并网容量预测效果。
新能源并网容量预测方法电子设备存储介质

[发明专利]基于集成时间序列分析技术的电能表计量误差预测方法-CN201711221864.6有效
发明人：贾兴林 -专利权人：成都思晗科技股份有限公司
申请日： 2017-11-29 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于集成时间序列分析技术的电能表计量误差预测方法，包括：对计量误差及相关数据进行数据异常处理和数据概括；将处理后的计量误差数据依据时间特性划分为多份数据集；构建时间序列模型ARIMA和神经网络模型，并进行训练评估；集成所述时间序列模型ARIMA和神经网络模型，从而获得最终预测结果。本发明提供的于集成时间序列分析技术的电能表计量误差预测方法，较传统时间序列分析方法有了更强的预测能力；将时间序列模型与神经网络模型一起组成基模型，能够有效利用多个单模型的特点，提升预测能力和准确性。
基于集成时间序列分析技术电能表计量误差预测方法

[发明专利]一种进行商品选择的方法和装置-CN201710404765.5在审
发明人：焦文健;王海旭 -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： 2017-06-01 - 公布日： 2018-12-11 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：所述进行商品选择的方法包括下列步骤：数据准备，用于获取有关多个商品的关于时间序列特征的数据和活动场景的非时间序列特征的数据；模型训练，用于对多个商品的时间序列特征的数据进行时间序列分析，以及对多个商品的非时间序列特征的数据进行多元回归分析，组合时间序列分析和多元回归分析的结果；以及模型应用，用于基于组合的结果选择商品。采用方法，将时间序列预测模型与特定业务场景的多元回归模型融合起来，大大提高了预测的效果和准确度。
时间序列特征商品选择多元回归分析时间序列分析方法和装置时间序列预测模型多元回归模型计算机领域活动场景结果选择模型训练模型应用数据准备业务场景准确度融合预测

[发明专利]基于卡尔曼滤波的风速序列预测方法-CN201310648650.2无效
发明人：修春波;万蓉凤;王柳 -专利权人：天津工业大学
申请日： 2013-12-03 - 公布日： 2014-02-26 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明属于时间序列预测分析领域，具体为一种基于卡尔曼滤波的风速序列预测方法，利用时间序列分析方法建立风速时间序列的高阶AR模型，由此建立卡尔曼滤波的状态方程和测量方程，利用时间序列分析方法建立风速时间序列的训练样本对，采用迟滞神经网络实现风速序列的预测分析，利用迟滞神经网络的预测结果作为卡尔曼滤波的测量值，根据AR模型和迟滞神经网络模型的预测误差确定卡尔曼滤波方法的状态方程和测量方程的斜方差矩阵，从而实现卡尔曼滤波方法对风速序列的预测分析本发明可应用于风电场的风速在线预测分析系统中。
基于卡尔滤波风速序列预测方法

[发明专利]一种GPS位置时间序列噪声模型建立方法-CN201611023218.4有效
发明人：贺小星;花向红;姜卫平;周晓慧;宣伟;李长春;马飞虎 -专利权人：华东交通大学;武汉大学
申请日： 2016-11-21 - 公布日： 2019-05-10 - 主分类号： G01S19/42 文献下载
摘要：本发明公开了一种GPS位置时间序列噪声模型建立方法，对GPS测站坐标位置时间序列的噪声模型特性进行分析，建立GPS测站坐标位置时间序列噪声模型分析机制，考虑了GPS位置序列解算策略、时间跨度、粗差、趋势速度项、地表环境负载效应、共模误差等因素对噪声模型建立的影响；本发明考虑了传统GPS时间序列噪声模型估计方法的局限性，顾及了噪声模型的多样性，考虑了多模型及其组合模型，且采用改进的AIC/BIC模型估计准则。通过对多因素进行分析，最终建立了一种稳健的GPS测站坐标位置时间序列噪声模型估计方法，以获得准确的噪声模型估计结果，最终获得准确的站速度及其不确定性参数，为进一步提高GPS坐标序列在高精度地球动力学中的应用提供可靠性数据基础
一种 gps 位置时间序列噪声模型建立方法

[发明专利]用户行为数据分析方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202011532232.3在审
发明人：李骁;赖众程;王亮;高洪喜;邱文涛;戴亚军;陈杭;李会璟;李林毅;许海金;李兴辉;李高翔 -专利权人：平安银行股份有限公司
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：本发明涉及智能决策技术，揭露一种用户行为数据分析方法，包括：提取用户历史行为数据集的时序特征训练模型，得到时间序列分析模型；筛选用户历史标签数据集的有效数据训练模型，得到目标分类模型；利用时间序列分析模型对目标数据集进行分析，得到初始时间序列；根据目标数据集获取目标用户标签数据集，利用目标分类模型对目标用户标签数据集进行分析，得到目标行为用户数量；将初始时间序列与目标行为用户数量进行数据融合得到行为趋势序列。本发明还涉及一种区块链技术，所述行为趋势序列可以存储在区块链中。本发明还提出一种用户行为数据分析装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以提高用户行为数据分析的准确度。
用户行为数据分析方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]异地污染物相关性分析方法、装置、设备及介质-CN202211447480.7在审
发明人：赵唐铭;李剑峰;江焕平 -专利权人：深圳市安帕尔科技有限公司
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06F18/27 文献下载
摘要：本申请公开了一种异地污染物相关性分析方法、装置、设备及介质，其中，该异地污染物相关性分析方法包括：基于第一目标地区和第二目标地区，获取时间序列；根据时间序列的变化趋势，获取时间序列模型；根据时间序列模型，确定目标序列，并通过目标序列，进行平稳性分析；基于平稳性分析的结果，将第一目标地区的目标序列和第二目标地区的目标序列作为相关性模型的输入参数，用于得到异地污染物相关性程度的强弱。上述方法将时间序列进行拆分挑选，确定目标序列并对目标序列进行稳定性分析，后续计算得出两地区污染物相关性的强弱，通过运用上述分析方法计算异地污染物相关性分析方法的时间极短，便于异地污染物相关性分析的计算。
异地污染物相关性分析方法装置设备介质

[发明专利]一种基于非线性时间序列分析的酒店价格预测方法-CN201610628466.5在审
发明人：张娜娜;张帆;刘维凯;李强;侯居永;李国生;郑海兵 -专利权人：浪潮软件集团有限公司
申请日： 2016-08-01 - 公布日： 2016-12-14 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非线性时间序列分析的酒店价格预测方法，其实现过程为：建立非线性时间序列分析模型，利用时间序列分解法分解时间序列，提取出原时间序列的低频趋势序列和高频细节波动序列；然后分别建立滑动平均离散差分方程预测模型和多元回归分析模型来分别对低频和高频序列进行预测，即对趋势和季节/周期因素进行预测，再对各层的预测结果进行小波重构，最终得到原时间序列的酒店预测价格。该一种基于非线性时间序列分析的酒店价格预测方法与现有技术相比，为游客出行时减少酒店价格对出行费用的影响，通过对酒店价格的预测，游客可提前对酒店进行预订或是根据酒店价格改变行程，提高旅游体验度，减少旅游费用
一种基于非线性时间序列分析酒店价格预测方法

[发明专利]时间序列分析方法、装置、设备及计算机程序产品-CN202310843089.7在审
发明人：刘芳;王斌;闫文;李方岩;赵洪松 -专利权人：中国移动通信集团黑龙江有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06N5/045 文献下载
摘要：本申请涉及数据处理领域，提供一种时间序列分析方法、装置、设备及计算机程序产品。所述时间序列分析方法包括：获取目标时间序列的目标残差；将所述目标残差输入时间序列预测网络模型，获取所述时间序列预测网络模型输出的时间序列预测结果，所述时间序列预测结果是基于所述目标时间序列预测的未来时间序列本申请通过确定性因素分解，可以理解整个时间序列，再通过长短期记忆人工神经网络，使得预测最终结果达到最优。
时间序列分析方法装置设备计算机程序产品

[发明专利]指标分析方法、装置、设备及存储介质-CN201911336810.3在审
发明人：何怡;李俊杰;方成 -专利权人：中国移动通信集团上海有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2019-12-23 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种指标分析方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取第一预设时间段内的待分析指标时间序列，以及第一预设时间段内待分析指标时间序列的第一影响因素时间序列；将待分析指标时间序列和第一影响因素时间序列输入至预先建立的指标预测模型中，确定待分析指标时间序列的预测结果；根据待分析指标时间序列的预测结果，确定第一影响因素时间序列对待分析指标时间序列的影响度，提高了对业务指标的影响因素进行分析准确度。
指标分析方法装置设备存储介质

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