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龍圖騰網獲悉中國地質大學(武漢)申請的專利多變量時間序列預測方法、裝置、電子設備及存儲介質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：CN120430475B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202510933429.4，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權多變量時間序列預測方法、裝置、電子設備及存儲介質是由陳偉濤;劉柏辰;萬思陽設計研發完成，并于2025-07-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本多變量時間序列預測方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明提供了一種多變量時間序列預測方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及計算機技術領域，包括：通過周期編碼函數和季節性因子編碼函數對時間序列數據進行處理得到預處理特征數據；通過快速傅里葉變換對所述預處理特征數據進行周期性分析得到二維時間序列數據；基于卷積神經網絡，根據所述二維時間序列數據得到局部依賴特征；基于自注意力機制，根據所述預處理特征數據得到全局依賴特征；通過所述局部依賴特征和所述全局依賴特征得到融合多視角特征；根據所述融合多視角特征得到預測時間序列數據。本發明實現了提高時間序列預測的精度。

本發明授權多變量時間序列預測方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種多變量時間序列預測方法，其特征在于，包括： 通過周期編碼函數和季節性因子編碼函數對時間序列數據進行處理得到預處理特征數據，其中，所述時間序列數據用于表示歷史交通流時間序列； 所述通過周期編碼函數和季節性因子編碼函數對時間序列數據進行處理得到預處理特征數據，包括： 根據所述周期編碼函數和所述季節性因子編碼函數對所述時間序列數據進行處理得到周期編碼結果和季節性因子編碼結果； 根據所述周期編碼結果和所述季節性因子編碼結果得到所述預處理特征數據； 其中，所述預處理特征數據為： ， 其中，為所述預處理特征數據，PE（t）為所述周期編碼結果，Seasonal（t）為所述季節性因子編碼結果； 所述根據所述周期編碼函數和所述季節性因子編碼函數對所述時間序列數據進行處理得到周期編碼結果和季節性因子編碼結果，包括： 將所述時間序列數據輸入所述周期編碼函數得到所述周期編碼結果； 其中，所述周期編碼結果為： ， 其中，為所述周期編碼結果，T為一個完整周期的時間長度，t為當前時間點，i為時間點在整個時間序列上的位置編號，PE（）為所述周期編碼函數，所述周期編碼函數用于通過正弦和余弦函數將時間信息轉換為周期特征； 將所述時間序列數據輸入所述季節性因子編碼函數得到所述季節性因子編碼結果； 其中，所述季節性因子編碼結果為： ， 其中，Seasonal（t）為所述季節性因子編碼結果，Seasonal（）為所述季節性因子編碼函數，所述季節性因子編碼函數用于將春夏秋冬的不同的所述當前時間點t分別標記為1、2、3、4； 通過快速傅里葉變換對所述預處理特征數據進行周期性分析得到二維時間序列數據； 基于卷積神經網絡，根據所述二維時間序列數據得到局部依賴特征，其中，所述局部依賴特征為用于表示短期波動和短期趨勢的特征； 基于自注意力機制，根據所述預處理特征數據得到全局依賴特征，其中，所述全局依賴特征為用于表示長時間依賴和長期趨勢的特征； 通過所述局部依賴特征和所述全局依賴特征得到融合多視角特征； 根據所述融合多視角特征得到預測時間序列數據。

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中國地質大學(武漢)，其通訊地址為：430074 湖北省武漢市洪山區魯磨路388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”。