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[发明专利]恶意账号对应的模型建立方法和装置、恶意账号识别的方法和装置-CN201610257894.1有效
发明人：任杰 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2016-04-22 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明涉及一种恶意账号对应的模型建立方法和装置、恶意账号识别的方法和装置，包括：搜集样本恶意账号，获取样本恶意账号对应的历史恶意行为信息；将所述历史恶意行为信息作为训练数据，输入自回归移动平均训练模型训练，对候选自回归阶数、候选移动平均阶数的组合进行参数估计建立候选自回归移动平均模型集；根据拟合优度算法进行定阶得到目标自回归阶数、目标移动平均阶数和对应的目标自回归移动平均模型，能提高恶意账号识别的效率。
恶意账号对应模型建立方法装置识别

[发明专利]一种基于自回归移动平均和支持向量机的农产品需求量预测方法-CN202010050394.7在审
发明人：张涛;寇晓燕;张琨 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-01-17 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自回归移动平均和支持向量机的农产品需求量预测方法，由于农产品在市场的需求量上具有明显的波动性和季节性差异，以ARIMA模型预测农产品需求量变动的线性趋势，SVM模型预测农产品需求量变动的非线性规律，有效的弥补了自回归移动平均算法对非线性序列的局限性，同时又发挥了自回归移动平均算法特有的差分运算和支持向量机模拟非线性、自适应自学习的优点。与使用单独的自回归移动平均和支持向量机相比较，基于自回归移动平均和支持向量机的农产品需求量预测方法可以提高预测的精确度，准确把握农产品需求量变动趋势，比单个模型的预测结果更合理、更可靠，可以作为农产品需求量时间序列预测的有效工具
一种基于回归移动平均支持向量农产品需求量预测方法

[发明专利]一种电力系统的碳排放量预测方法、装置及计算机设备-CN202310670487.3在审
发明人：顾延勋;刘尧;李振聪;罗科;杨昆;刘仁亮;王大鹏;黄明磊;高崇;夏子鹏;郭晓燕;陈建钿;幸旭彬;杨凯帆;赖嘉源;廖志戈 -专利权人：广东电网有限责任公司珠海横琴供电局
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：基于企业基本数据、工业产值变化数据、发电量，分别确定企业特征要素、工业特征要素、电力特征要素；根据企业特征要素、工业特性要素和电力特性要素，对初始电碳排放量进行平稳化修正，得到最优决策；其中，最优决策为使自回归阶数以及移动平均阶数达到最小值；建立初始自回归移动平均模型，并基于最优决策对初始自回归移动平均模型进行修正，得到当前自回归移动平均模型；将目标区域的发电量、企业基本数据、工业产值变化数据输入当前自回归移动平均模型，得到电碳排放量预测结果
一种电力系统排放量预测方法装置计算机设备

[发明专利]地铁设备的异常检测方法、装置、电子设备及介质-CN202310294218.1在审
发明人：方超;陈刚;雷永峰;潘景刚;张国栋 -专利权人：八维通科技有限公司
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F18/27 文献下载
摘要：该方法包括：根据地铁设备多个历史时间的能耗进行排序，得到能耗的时间序列；若检测到能耗的时间序列不平稳，则对能耗的时间序列进行差分处理，确定差分阶数；根据能耗的时间序列，确定目标自回归项以及目标移动平均项；根据差分阶数、目标自回归项以及目标移动平均项进行拟合处理，得到差分整合移动平均自回归预测模型；根据差分整合移动平均自回归预测模型预测目标时间的目标能耗，根据目标时间的目标能耗以及实际能耗，检测地铁设备的能耗是否存在异常
地铁设备异常检测方法装置电子设备介质

[发明专利]基于时间序列的化工设备健康状态预测方法-CN201911034262.9在审
发明人：马胤刚;蒋辉;杨娟;陈长征 -专利权人：沈阳天眼智云信息科技有限公司
申请日： 2019-10-29 - 公布日： 2020-04-03 - 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的化工设备健康状态预测方法，通过对观测数据的各个变量进行自回归移动平均模型建模，可预测未来一段时间内的数值，将预测数值投影到偏最小二乘模型上，得到平方预测误差值，利用所述平方预测误差值可对自回归移动平均模型建模进行调整，之后，利用所述调整后的自回归移动平均模型建模即可实现对未来一段时间内系统安全生产状态的预测。
基于时间序列化工设备健康状态预测方法

[发明专利]还款金额预测方法、装置、存储介质及电子装置-CN202211372390.6在审
发明人：任冰;廖春丽;孙倩;李顺锋;李志钢;郭明川 -专利权人：北京阳光消费金融股份有限公司
申请日： 2022-11-03 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：该方法包括：获得以预定时间节点为时间索引的还款金额的时间序列数据，并对所述时间序列数据进行平稳性判定；对判定为平稳的时间序列数据进行定阶，得到自回归综合移动平均模型的参数；将所述参数输入至封装完成的自回归综合移动平均模型中通过本发明，基于还款金额时间序列的数据获得自回归综合移动平均模型的参数，以通过自回归综合移动平均模型对该还款金额时间序列的数据进行拟合，进而可预测还款金额，如此，便形成统一且规范的预测方法，因此，可以解决相关技术中预测还款金额的方法没有统一计算标准的问题
还款金额预测方法装置存储介质电子

[发明专利]一种基于混合模型的税收收入预测方法及装置-CN201510467901.6在审
发明人：陈乐华;张青;涂继来;黄晓晖 -专利权人：广州时韵信息科技有限公司
申请日： 2015-07-30 - 公布日： 2015-12-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于混合模型的税收收入预测方法及装置，方法包括：利用支持向量回归模型的测试数据序列对训练数据序列进行测试，得到支持向量回归模型的预测值；利用自回归移动平均模型的测试数据序列对训练数据序列进行测试，得到自回归移动平均模型的预测值；利用人工神经网络模型的测试数据序列对训练数据序列进行测试，得到人工神经网络模型的预测值；将支持向量回归模型的预测值、自回归移动平均模型的预测值和人工神经网络模型的预测值分别代入混合模型中
一种基于混合模型税收收入预测方法装置

[发明专利]信道质量指示预测与补偿的方法及系统-CN201010293280.1无效
发明人：尚勇;陈晓华 -专利权人：北京大学
申请日： 2010-09-27 - 公布日： 2011-01-26 - 主分类号： H04L1/00 文献下载
摘要：其中，该方法包括：积累相同子带或全带宽相同时间间隔的CQI值，形成CQI时间序列；自回归求和滑动平均模型的识别步骤，依据所述CQI时间序列，识别自回归求和滑动平均模型过程，确定自回归求和滑动平均模型中的参数；对自回归求和滑动平均模型的参数进行估计，以确定自回归求和滑动平均模型；基于确定的所述自回归求和滑动平均模型对CQI值进行预测。
信道质量指示预测补偿方法系统

[发明专利]基于多维数据的燃气自动调压柜压力监测方法-CN202310968144.5有效
发明人：曾建祥;何海鱼;欧阳路;王一平;李建;曾海鸥;唐祖件;肖科;邓群;曾超 -专利权人：湖南天联城市数控有限公司
申请日： 2023-08-03 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F18/27 文献下载
摘要：该方法通过历史数据构建整合移动平均自回归模型，在整合移动平均自回归模型中通过数据值相关性和变化趋势相关性构建自回归系数；根据预测数据和实际数据之间的分布差异和数值差异获取误差系数。本发明构建高效的整合移动平均自回归模型并对预测数据进行优化，获得准确度优异的优化调压参数数据，实现对燃气自动调压柜压力的及时监测。
基于多维数据燃气自动调压压力监测方法

[发明专利]一种混合设备可靠性预测方法、系统及存储介质、终端-CN202210687727.6在审
发明人：孙淑娴;刘卿;刘春雨;朱逸群;田昕怡;于学均;王子南;钟睿君;牛彬;闵诚;韩丽丽 -专利权人：国家电网有限公司;国网天津市电力公司;国网天津市电力公司营销服务中心
申请日： 2022-06-17 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种混合设备可靠性预测方法、系统及存储介质、终端，利用移动平均方法将历史序列分解成线性序列和残差序列，然后采用移动平均差分自回归模预测线性序列的趋势，再将移动平均差分自回归预测值、历史残差数据、历史数据作为支持向量回归模型的输入，并结合遗传算法优化支持向量回归模型参数改善其性能，从而获得更符合实际情况的可靠性预测值。
一种混合设备可靠性预测方法系统存储介质终端

[发明专利]一种短期电力负荷的预测方法-CN202011528470.7在审
发明人：黄冠通;沈灿然;胡兰馨 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：使用集合经验模态分解将输入的电力负荷分解为若干个模态分量，所述若干个模态分量可划分为训练集和测试集；使用长短期记忆网络对所述训练集进行电力负荷预测，将所述训练集的各分预测值累加获得预测值；将所述预测值与真实值进行对比获得误差序列；建立自回归差分移动平均模型，将所述误差序列输入所述自回归差分移动平均模型中修正预测误差获取所述短期电力负荷的预测值；当所述短期电力负荷的预测值满足要求时，建立基于所述集合经验模态分解，所述长短期记忆网络及所述自回归差分移动平均模型的所述电力负荷预测模型
一种短期电力负荷预测方法

[发明专利]行业趋势预测方法、装置、设备、介质和程序产品-CN202210513078.8在审
发明人：蒋文振 -专利权人：上海浦东发展银行股份有限公司
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：该方法基于自回归移动平均模型，包括：获取行业数据，并对所述行业数据进行时间序列异常值处理；对处理后的所述行业数据进行平稳性检验；对检验后的行业数据进行自相关与偏自相关分析，预估自回归系数和移动平均系数；根据处理后的所述行业数据，确定时长不同的训练数据；将所述时长不同的训练数据循环进入所述自回归移动平均模型进行训练，自动调参确定参数；其中，差分系数按照预设顺序进行尝试和报错后自动跳转；采用确定的参数进行行业趋势预测
行业趋势预测方法装置设备介质程序产品

[发明专利]一种基于ARIMA的企业日常用电量异常检测方法-CN202211025108.7在审
发明人：王纪军;胡天牧;胡晓东;包威 -专利权人：江苏电力信息技术有限公司
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：的企业日常用电量异常检测方法，包括：采集目标用电单位在企业日常各个时刻的用电量数据；对采集的用电量数据就行纯随机性和平稳性检验；对采集的数据进行预处理，对非平稳序列进行差分处理，得到差分平稳序列；建立自回归模型，根据自相关性分析，确定自回归阶数；建立移动平均模型，根据偏自相关性分析，确定移动平均的阶数；根据上述步骤得到的差分阶数、自回归阶数、移动平均阶数建立ARIMA模型，并训练模型；利用训练好的模型进行预测分析
一种基于 arima 企业日常用电量异常检测方法

[发明专利]稳定断面负载率的预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011019195.6有效
发明人：白玉东;王浩;齐敬先;郝威;张潇;袁光伟;刘璐;梁改革;范英乐;李熙 -专利权人：国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司;南京南瑞信息通信科技有限公司
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：、电子设备及存储介质，涉及电网技术领域，预测方法包括获取断面信息，并提取所述断面信息内的特征参数；根据所述特征参数与断面负载率进行分析，确定所述特征参数中影响断面负载率的影响因子；根据所述影响因子训练自回归差分移动平均模型；根据训练好的自回归差分移动平均模型对断面负载率进行预测。本发明采用相关分析算法对影响断面负载率的各个设备进行相关分析，提升了分析的合理化程度及分析结果的准确性；通过自回归差分移动平均模型进行断面负载率预测，通过处理断面负载率本身的时间序列数据，获得断面负载率随时间过程的演变特性与规律
稳定断面负载预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]列车停车精度预测方法及装置-CN202211477115.0在审
发明人：方弟;周延昕;秦亚芬;龚博雅;郑志军;向润梓;赵悦彤;杨迪飞;周东蕴;高泰 -专利权人：通号城市轨道交通技术有限公司
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种列车停车精度预测方法及装置，涉及轨道交通技术领域，包括：基于第一时间序列的停车精度数据，构建用于列车停车精度预测的自回归移动平均模型；将所述停车精度数据输入所述自回归移动平均模型，输出第二时间序列的停车精度预测数据
列车停车精度预测方法装置

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