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[发明专利]一种基于人工智能和区块链的金融预测系统-CN202010800798.3有效
发明人：卞垚;蔡庆龙;周忠良;刘星 -专利权人：上海竞动科技有限公司
申请日： 2020-08-11 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： G06F16/27 文献下载
摘要：一种基于人工智能和区块链的金融预测系统，包括数据获取模块、数据预处理模块、区块链存储模块和金融预测模块，所述数据获取模块用于获取金融时间序列，并将获取的金融时间序列输入至数据预处理模块进行处理，所述数据预处理模块用于去除所述金融时间序列中的噪声数据，并将预处理后的金融时间序列传输至区块链存储模块进行存储，所述金融预测模块用于从区块链存储模块中调取所述金融时间序列，并根据所述金融时间序列对金融数据的走势进行预测，所述金融预测模块采用BP神经网络对金融时间序列的走势进行预测本发明的有益效果为：实现了对金融时间序列走势的有效预测，对于政府、投资机构和投资者均有着重要的意义。
一种基于人工智能区块金融预测系统

[发明专利]一种基于小波分解的用户登录特征预测方法及其装置-CN202010064372.6有效
发明人：王康;王传旭;张红伟;李学;林文豪 -专利权人：安徽大学
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小波分解的用户登录特征预测方法及其装置。该方法包括：提取数据，获得用户登录特征时间序列数据，用户登录特征时间序列数据包括登录时间间隔数据序列以及通过计算登录时刻与登出时刻的差值获得在线时长数据序列，对这两个数据序列预处理；通过用户登录特征时间序列数据进行数据预测；数据预测方法包括：对数据序列小波分解获得低频分量和高频分量；分别对低频分量和高频分量训练、建模、预测，获得低频分量预测序列和高频分量预测序列；将低频和高频分量的预测序列小波重构获得组合预测结果；对组合预测结果反归一化处理获得用户登录特征预测结果本发明具有更好的预测效果，预测更为准确，精度更高，具有实际应用价值。
一种基于分解用户登录特征预测方法及其装置

[发明专利]一种基于定量筛选时间序列预测模型的时间序列预测方法-CN201510320832.6在审
发明人：彭宇;刘大同;郭力萌;彭喜元 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2015-06-12 - 公布日： 2015-08-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于定量筛选时间序列预测模型的时间序列预测方法，解决了现有时间序列预测模型的定量筛选准确度低的问题。该时间序列预测方法是基于m个候选预测模型实现的，m为正整数，该方法包括如下步骤：步骤一：根据需要评价的指标，对m个候选预测模型进行模型的定量筛选，获得最优模型；所述指标包括整体误差指标、预测效率指标、局部误差指标、无量纲准则指标和多次实验性能指标；步骤二：利用最优模型对时间序列进行预测。它主要用于从众多时间序列模型中选择适合模型。
一种基于定量筛选时间序列预测模型方法

[发明专利]数据预测方法、系统、设备及存储介质-CN202210482072.9在审
发明人：王冕;羌毅;朱婉怡 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-05-05 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请实施例提供数据预测方法、系统、设备及存储介质。所述方法包括：获取目标事件的时间序列数据；分析时间序列数据，以判别是否能基于所述时间序列数据进行事件预测；若能进行事件预测，则利用预测算法对所述时间序列数据进行处理得到预测事件。基于上述方案，可以对各种可预测和不可预测事件所呈现出的时间序列数据进行分析处理后，能够确定对应的事件模式，具有更好的通用效果。本方案是依据时间序列数据对事件进行预测处理的，而不受事件类型因素、场景类型特征等的限制，使得本方案的能够被更广泛应用。
数据预测方法系统设备存储介质

[发明专利]一种长序列功率预测方法及装置-CN202310675855.3在审
发明人：王一妹;任鑫;祝金涛;周利;朱俊杰;杨雪;韩爽;葛畅 -专利权人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能澜沧江水电股份有限公司;华北电力大学
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明提出一种长序列功率预测方法及装置，属于风电机组功率预测领域。其中，所述方法包括：获取风电场在待预测长时间序列的初始时刻之前的所述长时间序列长度的实测数据，所述实测数据包括功率数据和风速数据；将实测数据分别归一化后输入预设的长序列功率预测模型，该模型输出该风电场在待预测长时间序列的归一化后的功率预测结果；对该归一化后的功率预测结果进行反归一化，得到风电场在待预测长时间序列的功率预测结果。本发明在保证中长期功率预测时间尺度的同时，仍能输出时间分辨率较高的预测结果，且预测精度较高，具有较高的应用价值。
一种序列功率预测方法装置

[发明专利]一种文物位移预测方法及装置-CN201811196042.1在审
发明人：赵维刚 -专利权人：江门市新会区古井源丰资产管理有限公司
申请日： 2018-10-12 - 公布日： 2019-03-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种文物位移预测方法及装置，属于图像处理技术领域。用以解决现有的文物位移预测存在可靠性差，且预测精度弱的问题。包括：对采集的文物位移时间序列进行滤波处理，通过滤波处理，确定位移时间序列的初始数值序列；从初始数值序列中按照顺序依次获取相邻的至少N个数值，将N个数值按照顺序至少分为三组序列，且每组序列内至少包括相邻且不相同的N‑2个数值，将三组序列通过等维递补滚动预测方法依次确定位移时间序列的初步预测序列向量；通过归一化公式对初步预测序列向量进行处理，确定归一化初步预测序列向量；通过归一化初步预测序列向量和RBF神经网络，确定位移时间序列对应的位移预测向量。
位移时间序列位移预测序列向量预测归一化组序列文物滤波处理数值序列图像处理技术等维向量采集滚动

[发明专利]预付卡剩余流量预测方法、网络终端和存储介质-CN201711439119.9有效
发明人：潘洋;卢玉帅;赵展 -专利权人：深圳广联赛讯股份有限公司
申请日： 2017-12-26 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种预付卡剩余流量预测方法、网络终端和计算机可读存储介质。预付卡剩余流量预测方法包括通过采集预付卡的数据流量信息，获取最优粒度的时间序列，并对时间序列进行一层或多层小波分解，得到低频序列和平稳的高频序列，并对低频序列和高频序列分别构建预测模型进行拟合，并根据预测步长对拟合后的低频序列和拟合后的高频序列进行预测，并进行波形重构得到重构序列，并根据重构序列对剩余流量进行预测。本发明提出的技术方案则采用小波分解以及对低频序列和高频序列分别构建预测模型相结合的方法，算法复杂程度低、增强了时间序列预测的时序关联性，降低算法复杂性，降低计算时间、提高预测精度。
预付剩余流量预测方法网络终端存储介质

[发明专利]一种交通速度动态区间短时预测方法-CN201710584159.6有效
发明人：聂庆慧;邓社军;周扬;肖枭;于世军;刘路;张鹏鹏;谈圣;黄佳宇 -专利权人：扬州大学
申请日： 2017-07-18 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开一种高可靠性的交通速度动态区间短时预测方法，包括如下步骤：(10)交通速度时间序列获取：获取道路上目标断面交通速度时间序列观测值；(20)平稳时间序列获取：通过一阶差分运算，将交通速度时间序列转化为平稳时间序列；(30)一阶差分预测值计算：根据交通速度一阶差分时间序列预测模型，计算各当前时间间隔内交通速度一阶差分预测值；(40)残差项标准差预测值计算：根据残差项综合广义自回归条件异方差预测模型，计算各当前时间间隔内残差项标准差预测值；(50)目标断面交通速度预测区间确定：根据交通速度观测值、交通速度一阶差分预测值和残差项标准差预测值，确定目标断面在各时间间隔内的交通速度预测区间。
一种交通速度动态区间预测方法

[发明专利]一种基于时间序列链的股票预测方法-CN201911217219.6在审
发明人：田贤忠;胡安娜;顾思义 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-12-03 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于时间序列链的股票预测方法，针对已有股票的历史数据即一条时间序列的情况，利用极值点的分布，尽可能多的获取有效子序列长度，通过时间序列链的查找，来获得一系列和待预测子序列相似并且在演化的子序列，通过对这些子序列的上涨或下跌的分析，来预测待预测子序列是否上涨，达到较高的预测正确率。
一种基于时间序列股票预测方法

[发明专利]基于智能算法的碳排放数据图构建方法、装置与设备-CN202311091979.3在审
发明人：李强;赵峰;赵林林;张维;刘茂凯;许中平;谢可;王誉博;安丽利;吴晓峰;张朔 -专利权人：北京国网信通埃森哲信息技术有限公司;国网信息通信产业集团有限公司
申请日： 2023-08-29 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06Q10/063 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：从对应目标碳排放节点的分层时间序列碳排放数据中，提取对应末层的时间序列碳排放数据作为末层时间序列碳排放数据；将分层时间序列碳排放数据中与末层时间序列碳排放数据相异的各层的时间序列碳排放数据；获取前层时间序列碳排放数据集对应的碳排放量预测结果集；根据末层时间序列碳排放数据和碳排放量预测模型，生成碳排放量预测结果；根据碳排放量预测约束信息，对碳排放量预测结果进行修正处理，得到碳排放量预测输出结果；根据碳排放量预测输出结果，构建碳排放量趋势数据图。该实施方式提升了预测的碳排放量的分层时间序列的准确性。
基于智能算法排放数据构建方法装置设备

[发明专利]一种电力系统供电可靠率的预测方法-CN202110856284.4在审
发明人：高俊;宋万清 -专利权人：上海工程技术大学
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种电力系统供电可靠率的预测方法，步骤为：(1)获取历史电力系统用户停电时间数据序列；(2)选择H值最大所对应的步长a下的电力系统用户停电时间数据序列，将训练集作为样本时间序列；(3)采用高斯白噪声和冲激函数，将样本时间序列转化为平稳时间序列；(4)采用广义柯西运动模型对第1个数据进行预测；(5)采用新陈代谢法，将预测到的第1个数据新增至样本时间序列作为第t+1个数据，并将样本时间序列中的第1个数据删除得到新的时间序列；(6)重复步骤(4)～(5)，直至预测出n个预测值；(7)由预测值计算对应预测的电力系统供电可靠率。本发明的方法预测结果准确可靠且可以直接计算出供电可靠率。
一种电力系统供电可靠预测方法

[发明专利]一种件量预测效果评估方法和装置-CN201811572659.9有效
发明人：肖沙沙;湛长兰;王本玉;马昭;刘曙铭;李凤;金晶 -专利权人：顺丰科技有限公司
申请日： 2018-12-21 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种件量预测效果评估方法包括以下步骤:获得预测件量序列(Y)和实际件量序列(S)；计算所述预测件量序列(Y)与所述实际件量序列(S)的第一误差；基于所述预测件量序列(Y)和所述实际件量序列(S)，计算时间对齐预测件量序列(T)；计算所述时间对齐预件量序列(T)与所述实际件量序列(S)的第二误差；以及基于所述第一误差和所述第二误差给出件量预测效果评估。本发明从当前的件量预测效果评估现状出发，提出了一个同时考虑预测的件量序列与实际的件量序列的数值差异和时间未对齐程度的指标，有助于对于预测模型的选择或将相关的时间未对齐指标引入到预测模型进行调优。
一种预测效果评估方法装置

[发明专利]基于宽度学习来预测终端换机的方法和系统-CN202211522649.0在审
发明人：谢志强;卜昌浩;张继东;赵子颖;黄毓铭 -专利权人：天翼数字生活科技有限公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06Q30/0202 文献下载
摘要：本申请公开了基于宽度学习来预测终端换机的方法和系统。一种用于预测终端换机的方法可包括：获取用户历史行为时间序列数据集、用户属性数据集和终端属性数据集；获取终端换机概率时间序列数据集；将用户历史行为时间序列数据集、用户属性数据集和终端属性数据集与终端换机概率时间序列数据集进行关联以形成训练数据；基于训练数据来训练终端更换预测模型；输入指定步长序列，其中指定步长序列指示要预测的时间段；以及基于指定步长序列来预测用户在要预测的时间段内的更换终端的概率。根据本申请的预测方法可基于用户历史行为、用户属性和终端属性的融合来预测终端换机概率，显著提升了预测准确度。
基于宽度学习预测终端方法系统

[发明专利]基于SW_LSTM的水文时间序列预测方法-CN202111084593.0在审
发明人：王瑞;万定生;余宇峰;朱跃龙 -专利权人：河海大学
申请日： 2021-09-17 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于SW_LSTM的水文时间序列预测方法，包括对水文数据进行归一化处理；对水文时间序列数据的最优特征筛选；选取待预测水文站的水位数据作为实验数据；并将实验数据与筛选特征组合后进行预测，得到水文时间序列预测结果本发明对数据进行归一化处理后，筛选出与水位变化特征最优特征，并将其结合SW_LSTM方法进行水文时间序列预测，使得水文时间序列预测结果更准确。
基于 sw_lstm 水文时间序列预测方法

[发明专利]时间序列的处理系统、方法和计算机可读存储介质-CN202310355943.5在审
发明人：朱兆阳;陈纬奇;周天;牛培淞;彭冰清;王闻蔚;刘恒伯;马紫清;文青松;孙亮 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种时间序列的处理系统、方法和计算机可读存储介质。其中，该系统包括：数据输入模块，用于获取原始时间序列；数据预处理模块，用于对原始时间序列进行数据预处理，得到目标时间序列；特征工程模块，用于对目标时间序列进行特征构建，得到目标时间序列的目标特征；数据预测模块，用于基于目标特征对目标时间序列进行数据预测，得到原始时间序列的目标预测结果。本申请解决了相关技术中由于电力时间序列受传感误差、采集故障等影响，导致电力预测准确度较低的技术问题。
时间序列处理系统方法计算机可读存储介质