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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利多变量时间序列预测方法、装置、电子设备及存储介质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：CN120430475B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510933429.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权多变量时间序列预测方法、装置、电子设备及存储介质是由陈伟涛;刘柏辰;万思阳设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本多变量时间序列预测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多变量时间序列预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，包括：通过周期编码函数和季节性因子编码函数对时间序列数据进行处理得到预处理特征数据；通过快速傅里叶变换对所述预处理特征数据进行周期性分析得到二维时间序列数据；基于卷积神经网络，根据所述二维时间序列数据得到局部依赖特征；基于自注意力机制，根据所述预处理特征数据得到全局依赖特征；通过所述局部依赖特征和所述全局依赖特征得到融合多视角特征；根据所述融合多视角特征得到预测时间序列数据。本发明实现了提高时间序列预测的精度。

本发明授权多变量时间序列预测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多变量时间序列预测方法，其特征在于，包括： 通过周期编码函数和季节性因子编码函数对时间序列数据进行处理得到预处理特征数据，其中，所述时间序列数据用于表示历史交通流时间序列； 所述通过周期编码函数和季节性因子编码函数对时间序列数据进行处理得到预处理特征数据，包括： 根据所述周期编码函数和所述季节性因子编码函数对所述时间序列数据进行处理得到周期编码结果和季节性因子编码结果； 根据所述周期编码结果和所述季节性因子编码结果得到所述预处理特征数据； 其中，所述预处理特征数据为： ， 其中，为所述预处理特征数据，PE（t）为所述周期编码结果，Seasonal（t）为所述季节性因子编码结果； 所述根据所述周期编码函数和所述季节性因子编码函数对所述时间序列数据进行处理得到周期编码结果和季节性因子编码结果，包括： 将所述时间序列数据输入所述周期编码函数得到所述周期编码结果； 其中，所述周期编码结果为： ， 其中，为所述周期编码结果，T为一个完整周期的时间长度，t为当前时间点，i为时间点在整个时间序列上的位置编号，PE（）为所述周期编码函数，所述周期编码函数用于通过正弦和余弦函数将时间信息转换为周期特征； 将所述时间序列数据输入所述季节性因子编码函数得到所述季节性因子编码结果； 其中，所述季节性因子编码结果为： ， 其中，Seasonal（t）为所述季节性因子编码结果，Seasonal（）为所述季节性因子编码函数，所述季节性因子编码函数用于将春夏秋冬的不同的所述当前时间点t分别标记为1、2、3、4； 通过快速傅里叶变换对所述预处理特征数据进行周期性分析得到二维时间序列数据； 基于卷积神经网络，根据所述二维时间序列数据得到局部依赖特征，其中，所述局部依赖特征为用于表示短期波动和短期趋势的特征； 基于自注意力机制，根据所述预处理特征数据得到全局依赖特征，其中，所述全局依赖特征为用于表示长时间依赖和长期趋势的特征； 通过所述局部依赖特征和所述全局依赖特征得到融合多视角特征； 根据所述融合多视角特征得到预测时间序列数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。