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基于深度学习的多元时间序列趋势预测方法和系统

Name: 基于深度学习的多元时间序列趋势预测方法和系统
Brand: 本溪钢铁(集团)信息自动化有限责任公司
SKU: 2022107245451
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210724545.1 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2022-06-24

公开号

CN115146842B

公开日

2023-07-18

申请人

本溪钢铁(集团)信息自动化有限责任公司

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G06Q10_20 , G06F17_15 , G06N3_0442 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习时间序列预测人工智能算法

应用场景

金融预测, 工业监控, 能源负荷预测, 交通流量预测, 智慧城市

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摘要

本发明公开了基于深度学习的多元时间序列趋势预测方法，包括以下步骤：读取多元时间序列数据，捕获多元时间序列的局部特征，获取数据之间的相关性；捕获数据的长短期趋势；循环双阶注意力层获取数据的动态周期特性；将经过数据预处理的多元时间序列数据采用线性模型ARIMA进行处理、全连接处理，预测结果加和，判断是否达到训练次数；设置阈值，把得到的最优预测模型的预测结果数据与设置的阈值进行比较。本发明同时还提供了基于深度学习的多元时间序列趋势预测系统。本发明动态捕获数据的长短期依赖的周期性，提高对基于获取的多元时间序列对设备潜在风险预判准确度，提高了多元时间序列趋势预测的精确率。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN115146842B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：43 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

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李** 企业¥-8万

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该专利的转让价格是多少？

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