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[发明专利]一种数据处理方法及装置-CN201510512441.4在审
发明人：程莉;潘晓峰;徐笛 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2015-08-19 - 公布日： 2017-03-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请涉及计算机和信息技术领域，尤其涉及一种数据处理方法及装置，用以解决进行业务数据预测的效率较低、准确性较差的问题。本申请实施例提供的数据处理方法包括服务器采集预设业务在多个预测周期内的不同时间点的业务数据；基于在不同时间点的业务数据，确定预设业务在不同时间点的长期趋势数据和周期性趋势数据；基于该长期趋势数据和周期性趋势数据，分别拟合出长期趋势预测模型和周期性趋势预测模型；分别基于拟合出的长期趋势预测模型和周期性趋势预测模型，确定出在未来预设时间点的长期趋势预测数据和周期性趋势预测数据；将所述长期趋势预测数据和周期性趋势预测数据进行合并
一种数据处理方法装置

[发明专利]一种基于时间序列的水库水位趋势预测方法-CN202010066657.3有效
发明人：董辉;韩浩良;金雨芳;吴祥 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2022-07-19 - 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水库水位趋势预测方法包括：获取水库的水位数据构成训练集和测试集；对水位数据进行滤波处理；对滤波处理后的训练集按照趋势和残差进行数据序列的区分，分别计算趋势序列和残差序列的差分阶数、自相关系数和偏相关系数；根据趋势序列和残差序列的差分阶数、自相关系数和偏相关系数建立长期时间序列趋势模型、季节性时间趋势模型、周期性时间趋势模型和残差项模型；根据长期时间序列趋势模型、季节性时间趋势模型、周期性时间趋势模型和残差项模型构建水库水位趋势预测模型采用滤波处理后的测试集验证水库水位趋势预测模型的相对误差和命中率；采用最优的水库水位趋势预测模型预测水库的水位变化趋势。
一种基于时间序列水库水位趋势预测方法

[发明专利]一种改进基于主成分和K‑L信息量法构建经济指数的方法-CN201610371884.0在审
发明人：缪崇大;冯晓莉 -专利权人：华迪计算机集团有限公司
申请日： 2016-05-30 - 公布日： 2017-12-08 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种改进基于主成分和K‑L信息量法构建经济指数的方法，其包括确定与初始趋势相关联的数据项；根据所述数据项确定至少两个数据参数，并且为所述至少两个数据参数中的每个数据参数确定权重值；根据至少两个数据参数中的每个数据参数以及相对应的权重值来计算至少一个初始趋势点，以形成初始趋势；对初始趋势进行拟合以生成初始趋势的时序图；根据初始趋势的时序图确定用于构建一致性趋势的至少两个一致性参数，并且确定所述至少两个一致性参数中每个一致性参数的权重值；根据至少两个一致性参数中的每个一致性参数以及权重值来计算至少一个一致性趋势点，以形成一致性趋势；以及对一致性趋势进行拟合以生成一致性趋势的时序图。
一种改进基于成分信息量构建经济指数方法

[发明专利]基于局部变换的睡眠趋稳性量化及调节方法、系统和装置-CN202310638952.5有效
发明人：何将 -专利权人：安徽星辰智跃科技有限责任公司
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明提供了基于局部分解的睡眠趋稳性量化及调节方法，包括：对用户睡眠过程生理状态进行采集监测处理、特征分析和时相识别，得到睡眠深度特征曲线和睡眠分期曲线；对所述睡眠深度特征曲线进行局部均值分解，得到PF分量信号集，剔除局部畸形分量并识别趋势分量，提取睡眠趋势特征曲线；根据所述睡眠分期曲线、所述睡眠深度特征曲线和所述睡眠趋势特征曲线，计算提取睡眠趋势性指数、时相趋势相关系数和时相趋势分布特征，生成睡眠趋势性量化报告，建立并更新用户个性化睡眠趋势性数据库；对用户睡眠行为进行动态预测、干预调节和效果评估，生成用户睡眠趋势性调节报告。本发明能够实现对用户睡眠趋稳性的高效干预调节。
基于局部变换睡眠趋稳性量化调节方法系统装置

[发明专利]基于模态分解的睡眠趋稳性量化及调节方法、系统和装置-CN202310663711.6有效
发明人：何将 -专利权人：安徽星辰智跃科技有限责任公司
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明提供了基于模态分解的睡眠趋稳性量化及调节方法，包括：对用户睡眠过程生理状态进行采集监测处理、特征分析和时相识别，得到睡眠深度特征曲线和睡眠分期曲线；对所述睡眠深度特征曲线进行经验模态分解和或变分模态分解，得到IMF分量信号集并识别趋势分量，提取睡眠趋势特征曲线；根据睡眠分期曲线、睡眠深度特征曲线和睡眠趋势特征曲线，计算提取睡眠趋势性指数、时相趋势相关系数和时相趋势分布特征，生成睡眠趋势性量化报告，建立并更新用户个性化睡眠趋势性数据库；对用户睡眠行为进行动态预测、干预调节和效果评估，提取调节效果系数，生成用户睡眠趋势性调节报告。本发明能够实现对用户睡眠趋稳性的高效干预调节。
基于分解睡眠趋稳性量化调节方法系统装置

[发明专利]一种采集与分析商品状态变化趋势的系统-CN202211483129.3在审
发明人：王玉民;单芳;周西财 -专利权人：山东商智伙伴数字科技有限公司
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06Q30/0601 文献下载
摘要：本发明公开了一种采集与分析商品状态变化趋势的系统，涉及商品分析系统技术领域，包括数据采集模块、趋势分析模块和趋势预测模块，所述数据采集模块的输出端电性连接有信息录入模块，且信息录入模块的输出端电性连接有数据库，所述数据库电性连接有中央处理器，且中央处理器的输出端电性连接有数据处理模块，所述趋势分析模块电性连接于数据处理模块的输出端，所述趋势预测模块电性连接于趋势分析模块的输出端。该采集与分析商品状态变化趋势的系统，能够收集并处理商品信息，并在商品信息的基础上进行商品价格变化趋势分析和商品销售变化趋势分析，最后能够在价格趋势的计算基础上，计算商品的销售量变化趋势。
一种采集分析商品状态变化趋势系统

[发明专利]消费数据序列趋势信息获取方法及系统-CN200810008541.3无效
发明人：柯晓燕;芦陈辉;漆晨曦;曾宪伟;康波 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2008-01-23 - 公布日： 2008-07-16 - 主分类号： G06Q30/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种消费数据序列趋势信息获取方法，包括以下步骤：对符合周期性判别前提条件的消费数据序列进行周期性判断，如果判断所述消费数据序列具有周期，则在去除周期性因素的影响下对所述消费数据序列进行长期趋势判别和/或短期趋势判别，同步获得所述消费数据序列的长期和/或短期趋势信息。本发明还涉及一种消费数据序列趋势信息获取系统，包括：周期性判断模块、第一长期趋势判别模块和第一短期趋势判别模块。本发明对海量数据的周期性进行判别，如果是有周期性的数据序列，在预测趋势时排除掉周期性的影响，从而消除周期性对预测结果的影响。
消费数据序列趋势信息获取方法系统

[发明专利]趋势性变量的自动衍生方法、系统、存储介质及电子设备-CN202110365995.1在审
发明人：薛睿蓉 -专利权人：北京明略昭辉科技有限公司
申请日： 2021-04-06 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种趋势性变量的自动衍生方法、系统、存储介质及电子设备，方法包括：获取衍生变量库步骤：对所有衍生变量进行趋势性展开，得到趋势性衍生变量库；趋势性衍生特征筛选步骤：对衍生变量库内的特征进行筛选，以提取有效的趋势性衍生特征。
趋势变量自动衍生方法系统存储介质电子设备

[发明专利]一种分时段-多任务学习的光伏功率日前预测方法及系统-CN202210987214.7在审
发明人：张承慧;李建靖;孙波 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-08-17 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种分时段‑多任务学习的光伏功率日前预测方法及系统，根据辐照度、温度预报值，预测大致功率趋势；基于相邻日的特征，预测具有相邻性的功率趋势；提取相同天气类型下的历史相似特征，预测具有相似性的功率趋势；根据大致功率趋势、相邻性和相似性功率趋势，利用遗传算法对确定各个功率趋势的最优比值求解，通过分时段整合的方法将各个功率趋势整合后，得到最终预测结果。本发明基于深度学习和多任务学习‑分时段整合框架，使预测更具针对性和适应性，在极端天气类型下也能够刻画功率波动细节。
一种时段任务学习功率日前预测方法系统

[发明专利]基于趋势分析的睡眠趋稳性量化及调节方法、系统和装置-CN202310658830.2有效
发明人：何将 -专利权人：安徽星辰智跃科技有限责任公司
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明提供了基于趋势分析的睡眠趋稳性量化及调节方法，包括：对用户睡眠过程生理状态进行采集监测处理、特征分析和时相识别，得到睡眠深度特征曲线和睡眠分期曲线；根据所述睡眠深度特征曲线的特性选取窗口尺度和拟合方式并对其进行去趋势分析，反向提取趋势分量，提取睡眠趋势特征曲线；根据所述睡眠分期曲线、所述睡眠深度特征曲线和所述睡眠趋势特征曲线，动态计算提取睡眠趋势性指数、时相趋势相关系数和时相趋势分布特征；建立并动态更新用户个性化睡眠趋势性数据库本发明能够实现对用户睡眠趋稳性的高效干预调节。
基于趋势分析睡眠趋稳性量化调节方法系统装置

[发明专利]一种证券趋势分析方法及系统-CN201811169788.3在审
发明人：吴建华;吴春晖 -专利权人：吴建华
申请日： 2018-10-08 - 公布日： 2019-02-15 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请涉及一种证券趋势分析方法及系统，其中，所述方法包括：预先配置量能指标、趋势指标、波段指标、个股强弱度指标以及主动性买盘指标；基于预先配置的所述量能指标、趋势指标、波段指标、个股强弱度指标以及主动性买盘指标，设置与长期趋势、中期趋势以及短期趋势分别关联的多个定义；根据设置的所述多个定义进行证券趋势分析。本申请提供的技术方案，能够精确并且便捷地对证券趋势进行分析。
趋势分析证券预先配置波段买盘强弱主动性长期趋势申请关联分析

[发明专利]一种多维度基于时间序列趋势分解的电量预测方法-CN201811558175.9在审
发明人：陈锡祥;夏翔;方建亮;尚楠;姜巍;刘军;涂腾;丁一 -专利权人：浙江大学;国网浙江省电力有限公司
申请日： 2018-12-19 - 公布日： 2019-04-30 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种多维度基于时间序列趋势分解的电量预测方法，该方法先建立原始电量时间序列，提取平稳化趋势分量、周期性季节趋势分量和偏差性随机趋势分量，构建趋势分量乘法模型；预测上述的各趋势分量，并将各趋势分量的预测值代入乘法模型该方法综合考虑了多种变化趋势各异的序列在时间上的耦合交互关系对系统电量带来的影响，能够更准确地对系统电量进行评估。
趋势分量电量预测时间序列乘法模型系统电量多维度分解变化趋势交互关系综合考虑耦合偏差性预测构建电量评估

[发明专利]一种冗余历史趋势服务器同步方法及装置-CN202211732898.2在审
发明人：李民;徐伟强;练德宁;符军平;王继东;郑伟 -专利权人：浙江中控技术股份有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： H04L67/1095 文献下载
摘要：本申请提供了一种冗余历史趋势服务器同步方法及装置，包括：响应于当前历史趋势服务器启动，检查其他历史趋势服务器的状态，所述其他历史趋势服务器包括至少一个历史趋势服务器；响应于其他历史趋势服务器的状态均为在线，获取需要同步的时间段；根据所述需要同步的时间段，向所述其他历史趋势服务器发送同步请求；根据接收到的同步数据，同步历史趋势文件，所述接收到的同步数据由所述其他历史趋势服务器发送。这样，在历史趋势服务器启动时，根据需要时间段，同步历史趋势文件，可以及时保证所有历史趋势服务器的数据的完整性和统一性。即使任何一台历史趋势服务器离线，数据同步机制依然存在，不会影响数据完整性。
一种冗余历史趋势服务器同步方法装置

[发明专利]基于时频分析的睡眠趋稳性量化及调节方法、系统和装置-CN202310673104.8有效
发明人：何将 -专利权人：安徽星辰智跃科技有限责任公司
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明提供了基于时频分析的睡眠趋稳性量化及调节方法，包括：对用户睡眠过程生理状态进行采集监测处理、特征分析和时相识别，得到睡眠深度特征曲线和睡眠分期曲线；根据所述睡眠深度特征曲线的特性选取时频分析参数并对其进行时频分析，识别超低频趋势分量，提取睡眠趋势特征曲线；对所述睡眠趋势特征曲线进行动态预测、动态调节和效果评估，提取动态调节效果系数；根据睡眠分期曲线、睡眠深度特征曲线、睡眠趋势特征曲线和动态调节效果曲线，动态计算提取睡眠趋势性指数、时相趋势相关系数、时相趋势分布特征和综合调节效果指数；建立并更新用户个性化睡眠趋势性数据库。本发明能够实现对用户睡眠趋稳性的高效干预调节。
基于分析睡眠趋稳性量化调节方法系统装置

[发明专利]一种时间序列的趋势预测方法、装置、设备及存储介质-CN202310917500.0在审
发明人：程捷 -专利权人：北京博睿宏远数据科技股份有限公司
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种时间序列的趋势预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取历史时间序列数据，并对历史时间序列数据进行预处理，得到待预测时间序列数据；通过Prophet模型对待预测时间序列数据进行特征提取，得到时间序列趋势特征；通过时间索引提取待预测时间序列数据的时间特征；通过LightGBM模型对时间序列趋势特征与时间特征进行时间序列趋势预测，得到预测结果。在LightGBM模型进行趋势预测之前，通过Prophet模型进行时间序列趋势特征提取，并融合时间特征，考虑时间序列的序列性和趋势性，使LightGBM模型所依据的特征更可靠，提升了趋势预测的准确性。
一种时间序列趋势预测方法装置设备存储介质

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