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[发明专利]基于Prophet模型的飞行数据分析方法、装置及计算机设备-CN202011335496.X在审
发明人：郭乐江;彭晓明;陈芳信;何松;黄俊;程敏;涂文婕;胡俊 -专利权人：中国人民解放军空军预警学院
申请日： 2020-11-24 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于Prophet模型的飞行数据分析方法、装置及计算机设备。其中分析方法包括解析飞行数据中至少一历史时段的飞行数据集；排序所述飞行数据集为时间序列集；根据至少一所述时间序列集获取Prophet模型；输入一目标时间到所述Prophet模型，获取所述Prophet模型输出的预测任务量本发明通过至少一历史时段的飞行数据获取Prophet模型，再通过Prophet模型获取目标时间对应的预测任务量。
基于 prophet 模型飞行数据分析方法装置计算机设备

[发明专利]基于Prophet模型的销量预测方法及装置-CN202310953523.7在审
发明人：许先才;肖荣昌;吴建龙;熊磊 -专利权人：深圳市云积分科技有限公司
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06Q30/0202 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Prophet模型的销量预测方法及装置，其中，该方法包括：确定待预测的未来时间序列，获取目标商品在历史时间序列的历史销量数据；采用历史销量数据计算Prophet模型在历史时间序列的第一回归系数；提取多个历史回归值的散点拟合特征，并采用散点拟合特征生成Prophet模型在未来时间序列的第二回归系数；采用第二回归系数配置Prophet模型，并采用配置后的Prophet模型预测目标商品在未来时间序列的未来销量数据通过本发明，解决了相关技术中Prophet模型预测商品销量不准确的技术问题。
基于 prophet 模型销量预测方法装置

[发明专利]Prophet模型的调参方法及装置-CN202211411436.0在审
发明人：肖荣昌;许先才;熊磊;庞超 -专利权人：深圳市云积分科技有限公司
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种Prophet模型的调参方法及装置，其中，该方法包括：确定待预测的未来时间序列，获取历史时间序列的单序列数据；采用所述单序列数据计算Prophet模型在所述历史时间序列的第一回归系数，其中，所述Prophet模型用于预测未来时间序列的序列数据，其中，所述第一回归系数包括若干个回归系数，每个回归系数对应一个周期时间；采用所述第一回归系数计算所述Prophet模型在所述未来时间序列的第二回归系数通过本发明，用机器代替了人工完成Prophet模型调参工作，解决了相关技术中Prophet模型调参人力成本大的技术问题。
prophet 模型方法装置

[发明专利]一种基于Prophet-PSO模型的客流预测系统-CN202211280914.9在审
发明人：李森;李茂哲;黄思 -专利权人：海南港航控股有限公司
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于Prophet‑PSO模型的客流预测系统，属于智能交通系统流量预测领域。用于接收目标站点、预测的时间粒度和历史时期的指定，统计目标站点在指定历史时期内每个时间粒度的历史客流数据，并将统计到的历史客流数据发送至训练模块；训练模块，用于采用历史客流数据训练客流预测模型，所述客流预测模型包括Prophet模型和PSO算法，所述PSO算法为使用动态惯性权重的PSO算法，用于对Prophet模型的控制拟合程度的参数组合进行寻优，所述Prophet模型用于采用最优的参数组合对未来的客流进行预测；客流预测模块，用于接收目标站点的目标时间，输入至训练好的Prophet模型，得到目标站点目标时间的预测客流。本发明使用改进后粒子群算法，可自动调整Prophet模型。
一种基于 prophet pso 模型客流预测系统

[发明专利]基于企业用电数据的企业用电预测方法-CN202211603313.7在审
发明人：胡若云;何明峰;孙钢;王珂;吴朝阳;江硕;谢赢朋;蒋欣利;蒋红彪;贾旭敏;陈梦绮;苏海智;周成志;舒贤健;胡致航 -专利权人：国网浙江省电力有限公司营销服务中心;国网浙江省电力有限公司
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于企业用电数据的企业用电预测方法，解决了现有技术的不足，包括以下步骤：步骤1，获取企业用电数据；步骤2，对企业用电数据进行挖掘分析，寻找企业用电的多维数据特征；步骤3，将多维数据特征分别输入至时序模型，将企业用电量作为Prophet模型和LSTNet模型输出结果，对Prophet模型和LSTNet模型进行训练，寻找多维数据特征与企业用电量之间的依赖关系；步骤4，将多维数据特征输入至Prophet模型和LSTNet模型，得出Prophet模型和LSTNet模型的企业用电量预测结果，将Prophet模型和LSTNet模型的企业用电量预测结果得出最终企业用电量预测值：步骤5，根据最终企业用电量预测值结合用电量对应的用电单价，得出最终的企业用电成本
基于企业用电数据预测方法

[发明专利]一种销售额预测方法及系统-CN202310817606.3在审
发明人：高永平;刘汉青;张志康 -专利权人：东华理工大学
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06Q30/0202 文献下载
摘要：本发明公开了一种销售额预测方法及系统，涉及销售预测技术领域，该方法包括以下步骤：获取历史销售额数据；通过GWO算法对Prophet模型的多个参数进行优化，得到GWO‑Prophet模型；通过GWO‑Prophet本发明通过GWO算法对Prophet模型中的对分解影响大的多个参数进行优化，从而提高模型的精确度，得到GWO‑Prophet模型，能够对未来一年销售额数据进行预测。
一种销售额预测方法系统

[发明专利]基于Prophet-随机森林的电商事件驱动型需求量预测方法-CN202010511718.2有效
发明人：张梦雅;王家宁;任梦婷 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2020-06-08 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Prophet‑随机森林的电商事件驱动型需求量预测方法，包括步骤：获取电商平台的历史销售数据，销售数据包括时序数据和购买相关产品用户数据；清洗历史销售数据，提高数据质量；将时序数据进行尺度压缩，降低数据波动性；基于节日活动及电商平台促销事件进行事件建模；为Prophet模型附加事件回归量，并进行Prophet预测，剔除并插值处理属于事件效应范围内的离群点，并进行随机森林预测；组合Prophet本发明针对电商事件需求及非事件需求特点，分别应用Prophet、随机森林进行预测，提高了电商事件驱动型需求的预测精度。
基于 prophet 随机森林商事驱动需求量预测方法

[发明专利]一种基于Prophet模型的SSD寿命预测方法及系统-CN202010116740.7在审
发明人：曹琪;王团结;李强 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2020-02-25 - 公布日： 2020-06-19 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于Prophet模型的SSD寿命预测方法及系统，包括：采集SSD盘在预设时间范围内工作负载介质的实际磨损度，得到磨损度时间序列；利用磨损度时间序列的趋势性、周期性和节假日效应构建Prophet模型；向Prophet模型输入所测SSD盘的磨损度时间序列，输出所测SSD盘的磨损度及其时间点；获取磨损度达到100％的时间点，所述时间点即为所测SSD寿命。本发明利用Prophet模型学习用户磨损度的趋势性、周期性及节假日效应，实现了通过SSD盘的磨损度随时间的变化序列来预测SSD寿命。
一种基于 prophet 模型 ssd 寿命预测方法系统

[发明专利]一种基于多模型的桥梁应变应力数据预测方法-CN202210674669.3在审
发明人：陈碧云 -专利权人：盐城师范学院
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模型的桥梁应变应力数据预测方法，包括：采集一段时间内桥梁应变应力数据，对采集到的桥梁应变应力数据进行预处理，获取包含多种数据特征的数据序列，将数据序列输入至构建好的Prophet模型，获得Prophet预测序列，将Prophet预测序列与数据序列作差，获得残差序列，将残差序列输入至构建好的长短期记忆网络LSTM，获得预测残差预测序列，将残差预测序列与Prophet预测序列求和，获得应变应力的组合模型预测结果
一种基于模型桥梁应变应力数据预测方法

[发明专利]一种基于改进Prophet模型的用电碳排放预测方法-CN202310460909.4在审
发明人：陈明;王钰楠;李世龙;兰森林;陈婷;唐啸;王琮;虞瑾;余虹;秦虹;宣庐峰 -专利权人：国网上海市电力公司
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进Prophet模型的用电碳排放预测方法，根据地区的用电能耗数据进行用电碳排放测算，结合LSTM对Prophet预训练预测结果的残差进行预测优化，并叠加Prophet原预测得到最终的预测结果
一种基于改进 prophet 模型用电排放预测方法

[发明专利]一种基于VMD-Prophet的短期负荷预测方法-CN202210392592.0在审
发明人：王海英;席鹏程 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2022-04-14 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于VMD‑Prophet的短期负荷预测方法，可用于提高短期电力负荷预测的精度。该方法包括：在Prophet预测模型的基础上，引入VMD分解，利用已准备好的数据集，分为训练集和测试集，训练集用于模型的训练，测试集用于评估最终模型的精度；将分解好的子序列分别输入Prophet预测模型中进行预测然后采用平均绝对值百分误差和均方根误差两项指标对预测结果进行评价；最后对未来一天的负荷进行预测，并采用相同的评价指标，实验结果表明，其他用于负荷预测的LSTM、SARIMA以及未对输入信号进行VMD分解的Prophet模型的预测结果均不如VMD‑Prophet预测模型，证明了本发明在短期负荷预测方面的优势，可以提高短期负荷预测的精度。
一种基于 vmd prophet 短期负荷预测方法

[发明专利]基于Prophet模型的预测方法、设备和存储介质-CN202211345382.2在审
发明人：赵江江 -专利权人：上海中通吉网络技术有限公司
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请涉及物流信息处理技术领域，特别涉及一种基于Prophet模型的物流业务量预测方法、设备和存储介质，该方法包括：确定Prophet模型；基于至少一项指标对应的历史数据，获得输入数据；至少一项指标用于表征物流业务量，包括订单量、揽件量、派件量和签收量中的至少一种；将输入数据输入至Prophet模型；输入数据，包括已知时间序列的时间戳和指标在时间戳对应的指标值，以及待预测的时间序列的长度；通过Prophet模型，至少输出至少一项指标在待预测的时间序列内对应的指标值
基于 prophet 模型预测方法设备存储介质

[发明专利]一种基于Prophet模型的黄河流域险情等级预测方法-CN202111645069.6在审
发明人：赵雅靓;张春春;汪珂;左宪禹;王琴;赵媛媛;卢红霞;张磊 -专利权人：河南大学;河南黄河河务局信息中心
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及基于一种基于Prophet模型的黄河流域险情等级预测方法，属于险情预测技术领域。方法包括以下步骤：获取设定历史时间段内的黄河险情数据，得到险情等级时间序列；所述黄河险情数据包括险情发生日期和发生的险情等级；根据所述险情等级时间序列对应的趋势项、周期项、节假日项和误差项构建Prophet模型；向所述Prophet模型输入待预测未来时间段，输出与所述待预测未来时间段对应的黄河险情等级。本发明采用Prophet时间序列预测模型，通过获取历史时间段内的险情等级和时间的关系，预测未来时间段内的险情等级；本发明实现了对险情等级的提前预测，能够实现及时预警，有利于提高抗险抢险的效率。
一种基于 prophet 模型黄河流域险情等级预测方法

[发明专利]一种融合多模态信息的Prophet-DCRNN交通流量预测方法-CN202110331014.1在审
发明人：侯位昭;宋凯磊;韩志卓;陈晓东;靳亚宾;张治涛;臧艳军;詹克通;许杨;苏会杰 -专利权人：河北远东通信系统工程有限公司
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2021-07-02 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合多模态信息的Prophet‑DCRNN交通流量预测方法，属于交通流量预测技术领域。本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种融合多模态信息的Prophet‑DCRNN交通流量预测方法，该方法利用Prophet时序预测算法捕获节假日效应，采用DCRNN捕获交通时空特性，此外基于类stacking技术，融合Prophet算法、DCRNN算法及节假日特性、天气信息，得到最终融合多模态信息的混合模型，实现了在节假日、恶劣天气等场景下交通预测的准确性。
一种融合多模态信息 prophet dcrnn 交通流量预测方法

[发明专利]一种基于Prophet模型预测SSD寿命的参数设置方法和装置-CN201911090597.2在审
发明人：曹琪 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2019-11-09 - 公布日： 2020-04-14 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供一种基于Prophet模型预测SSD寿命的参数设置方法，包括以下步骤：根据所述Prophet模型定义、SSD厂商定义的保质期时间以及训练集时间序列的长度设定趋势项的变点个数范围；根据所述变点个数范围选取所述变点个数的取值集合，并根据训练集时间序列特性和所述Prophet模型定义选定所述趋势项其余参数、周期项参数以及节假日项参数的取值集合；将各项所述参数的取值集合进行排列组合并生成参数取值组合的列表，依次读取所述列表，将每一种参数取值组合都输入到所述Prophet模型进行训练，通过交叉验证评估所述参数取值组合与所述时间序列的拟合程度。
一种基于 prophet 模型预测 ssd 寿命参数设置方法装置

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