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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于CEMD和LSTM的非平稳时间序列数据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：CN114548592B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202210199667.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于CEMD和LSTM的非平稳时间序列数据预测方法是由雷建军;秦振宇;程旭设计研发完成，并于2022-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CEMD和LSTM的非平稳时间序列数据预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于时间序列预测领域，尤其涉及一种基于CEMD和LSTM的非平稳时间序列数据预测方法，包括通过历史数据构建训练集，通过实时数据构建测试集；使用经验模态分解将测试集和训练集中的目标序列分解为n个本征模态函数和1个残差序列；通过聚类算法对n个本征模态函数聚类为m组，形成m个子序列；利用训练集中子序列的特征向量对深度LSTM神经网络进行训练，获取完成训练的深度LSTM神经网络；将测试集中子序列输入完成训练的深度LSTM神经网络进行预测，得到非平稳时间序列预测结果；本发明结合了EMD和聚类算法对非平稳时间序列进行重构，使得预测模型的误差更小、训练时间更短。

本发明授权一种基于CEMD和LSTM的非平稳时间序列数据预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CEMD和LSTM的非平稳时间序列数据预测方法，其特征在于，包括获取目标数据的历史数据，对历史目标数据进行异常值处理，得到处理后的目标数据；目标数据为光伏发电量数据，采用EMD的信号分解方法，把波动较大的、不平稳的光伏发电功率数据分解为瞬时频率较小的分量之后分别预测，然后再把预测结果线性相加，使得预测结果与真实值的误差降低；根据处理后的历史目标数据预测得到用于光伏发电系统电力调配的目标光伏发电量数据的时序预测具体包括以下步骤： S1、通过历史数据构建训练集，通过实时数据构建测试集； S2、使用经验模态分解将测试集和训练集中的目标序列分解为n个本征模态函数和1个残差序列； S3、通过k-Shape聚类算法对n个本征模态函数聚类为m组，形成m个子序列，具体包括： S31、计算各个本征模态函数的动态时间归整值，将该值作为各个本征模态函数之间的相似度； S32、将n个本征模态函数作为聚类样本，并从中随机选择m个样本作为初始簇心； S33、将其他样本根据动态时间归整值分别分类到与其最相似的簇心所在的簇，将计算每个样本与其簇内其他样本的距离之和，将该距离之和最小的样本作为新的簇心，重复本步骤直到簇心不再发生变化； S34、当簇心不再变化，判断是否每个样本的轮廓值是否超过设定的阈值，若超过则输出聚类结果，否则返回步骤S32，样本i的轮廓值表示为： 其中，si为样本i的轮廓值；ai为样本i的簇内不相似度，其值为样本i到当前簇中其他样本的平均距离；bi样本i的簇外不相似度，其值为样本i到当前簇外样本的平均距离； S4、利用训练集中子序列的特征向量分别对深度LSTM神经网络和AR模型进行训练，获取完成训练的深度LSTM神经网络和AR模型； S5、将测试集中子序列输入完成训练的深度LSTM神经网络和AR模型进行预测，得到非平稳时间序列预测结果； S6、深度LSTM神经网络和AR模型得到预测结果输入卡尔曼滤波器进行矫正，得到最终预测结果。

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