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专利名称：基于状态识别RIME-DELM多变量时间序列预测的风速预测系统申请号：2024103231853 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：时间序列预测相似专利发布日：2025/08/11
摘要：本发明公开了一种基于状态识别RIME‑DLEM多变量时间序列预测的风速预测系统，包括数据收集模块、数据处理模块、预测结果评估模块、结果输出模块、迁移学习模块和强化学习模块；利用HMM单元和RIME‑DLEM单元提取风速特征数据，利用RIME‑DLEM单元处理具有随机性和不确定性的风速数据，利用HMM单元处理具有时序性和趋势性的风速数据，通过将两者结合起来，可以充分结合两者的优势，从而提高系统的准确性、稳定性和可靠性，解决单一时间序列法预测精度低的问题；同时，本发明通过引入迁移学习子模块提高学习效率、增强泛化能力、降低数据需求，通过引入强化学习子模块，可进一步提高系统的准确性和适应性。

专利名称：一种基于时间序列分解和勒让德投影的时间序列预测方法申请号：2023107558412 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：时间序列预测相似专利发布日：2025/06/23
摘要：本发明公开了一种基于时间序列分解和勒让德投影的时间序列预测方法，包括：获取目标区域的历史数据，并划分为训练集、验证集和测试集；构建时间序列预测模型，将时间序列分解季节项成分和趋势项成分分别进行预测，并基于可逆实例归一化和勒让德投影，得到输出的未来序列数据；设置时间序列预测模型训练环境，通过训练集对时间序列预测模型进行训练，使用梯度函数更新模型参数，直至时间序列预模型达到收敛；通过验证集对模型进行调优，通过测试集评价模型的性能指标是否达到期望。本发明具有比其他时间序列预测方法更强的预测性能，在预测未来数据时具有更小的误差，能够为各种行业中需要时间序列预测工具的实际应用提供一个强有力的预测工具。

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