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龍圖騰網恭喜魯東大學申請的專利基于周期嵌入與多尺度特征的時間序列預測方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119622319B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-03發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510156571.2，技術領域涉及：G06F18/213；該發明授權基于周期嵌入與多尺度特征的時間序列預測方法及裝置是由王樺;張喜源;張帆;張小峰設計研發完成，并于2025-02-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于周期嵌入與多尺度特征的時間序列預測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明屬于時間序列預測技術領域，具體涉及一種基于周期嵌入與多尺度特征的時間序列預測方法及裝置。對電變壓器溫度變化的歷史觀測時間序列進行預處理，得到子序列；提取子序列中的周期性模式，計算子序列的非周期性殘差特征；將非周期性殘差特征分解為低頻分量和高頻分量；根據低頻分量和高頻分量計算權重進行加權優化，形成多尺度特征；構造兩個嵌入參數矩陣，生成自適應鄰接矩陣；將多尺度特征和自適應鄰接矩陣輸入到圖卷積網絡中，將圖卷積網絡輸出特征與多尺度特征進行殘差連接，計算融合后的特征；基于融合后的特征生成時間序列的預測值；對時間序列的預測值進行修正，輸出修正后的時間序列預測結果，以此提高預測的穩定性和準確性。

本發明授權基于周期嵌入與多尺度特征的時間序列預測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于周期嵌入與多尺度特征的時間序列預測方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：對輸入的工業變電站中電變壓器溫度變化的歷史觀測時間序列進行預處理，所述預處理包括對歷史觀測時間序列進行重疊分塊處理，得到若干個固定長度的子序列；S2：提取子序列中的周期性模式，并計算子序列的非周期性殘差特征，以分離周期性特征和非周期性殘差特征；S3：將所述非周期性殘差特征，通過離散小波變換分解為低頻分量和高頻分量；S4：根據低頻分量和高頻分量的重要性計算權重，生成加權優化的頻域特征，將加權優化得到的頻域特征進行融合后得到多尺度特征；S5：構造兩個嵌入參數矩陣，生成自適應鄰接矩陣；S6：將多尺度特征和自適應鄰接矩陣輸入到圖卷積網絡中，獲得圖卷積網絡輸出特征；S7：將圖卷積網絡輸出特征與多尺度特征進行殘差連接，計算融合后的特征；S8：基于融合后的特征生成時間序列的預測結果，即時間序列的預測值；S9：對時間序列的預測值進行修正；S10：輸出經過周期性修正的時間序列預測結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人魯東大學，其通訊地址為：264025 山東省煙臺市芝罘區紅旗中路184號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。