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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于自适应滤波的时间序列预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119739983B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411802647.6，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于自适应滤波的时间序列预测方法是由高锦荣;李西峰;毕东杰;彭礼彪;谢永乐设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应滤波的时间序列预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应滤波的时间序列预测方法，其包括S1获取对滤波器进行训练的时间序列数据，并对其进行预处理得到信号特征向量；S2计算第k个时间点的时间序列预测输出；S3根据第k个时间点的时间序列预测输出和期望输出，计算两者之间的误差；基于误差和高斯核方差σ，计算高斯核函数；S4根据高斯核函数和误差，计算第k个时间点的梯度项，之后根据梯度项和学习率，更新第k个时间点的权重向量；S5判断滤波器是否满足收敛条件，若是，则完成滤波器的训练，并进入步骤S6；否则，令k＝k+1，并返回步骤S2；S6将历史时间序列和预测周期输入已训练的滤波器进行预测，得到预测周期内的预测时间序列数据。

本发明授权基于自适应滤波的时间序列预测方法在权利要求书中公布了：1.基于自适应滤波的时间序列预测方法，其特征在于，包括步骤：S1、获取对滤波器进行训练的时间序列数据，并对其进行预处理得到信号特征向量；设置滤波器的学习步长，高斯核方差σ及权重向量的参数p和q；所述时间序列为室内定位采集的RSSI值或者对轴承剩余寿命估计时采集的振动数据；S2、根据第k个时间点的信号特征向量和第k-1个时间点的权重向量，计算第k个时间点的时间序列预测输出；S3、根据第k个时间点的时间序列预测输出和期望输出，计算两者之间的误差；基于误差和高斯核方差σ，计算高斯核函数；S4、根据高斯核函数和误差，计算第k个时间点的梯度项，之后根据梯度项和学习率，更新第k个时间点的权重向量： ，其中，和分别为第k个和k-1个时间点的权重向量，k≥2，为第1个时间点的期望输出；η为学习步长；和分别为第k个时间点的梯度项和误差；为第k个时间点的信号特征向量，为第k个时间点的时间序列；S5、判断滤波器是否满足收敛条件，若是，则完成滤波器的训练，并进入步骤S6；否则，令k=k+1，并返回步骤S2；S6、将历史时间序列和预测周期输入已训练的滤波器进行预测，得到预测周期内的预测时间序列数据。

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