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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利用于数据处理的双路Mamba的长期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：CN119557605B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510121420.3，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权用于数据处理的双路Mamba的长期时间序列预测方法是由冯爱民;卫广宇;黄汇川设计研发完成，并于2025-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于数据处理的双路Mamba的长期时间序列预测方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种用于数据处理的双路Mamba的长期时间序列预测方法，涉及数据处理技术领域。本发明将输入的多变量时间序列进行归一化处理获得多变量数据；将多变量数据进行通道独立并将数据映射到隐空间中；对每个变量的数据进行patch划分，将其划分为不重叠的子序列；将划分后的时间序列通过全局和局部的双路Mamba处理，之后将得到的全局信息映射为权值与局部特征相乘并映射为需要预测的时间序列的长度，得到最终的预测结果。用得到的预测结果训练时间序列预测模型从而提升性能，实现了从两个视角捕获长期时间序列的时间依赖关系，并对patch内与patch间信息进行统一，解决了计算复杂度高，建模时间顺序依赖关系弱的问题。

本发明授权用于数据处理的双路Mamba的长期时间序列预测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于数据处理的基于双路Mamba的长期时间序列预测方法，其特征在于，包括： S1、从业务数据中提取多变量的时间序列作为样本，并进行归一化处理后得到多变量数据； 其中，所述业务数据的类型包括传感器数据、电力系统中设备的功率负载数据和交通流量数据；传感器数据包括：在一段时间内对工业流水线采样的设备温度、功率和压力数据；电力系统中设备的功率负载数据包括：在一段时间对电力变压器采样的设备的外部负载值和油温数据；交通流量数据包括：在一段时间内对高速公路采样的交通统计数据； S2、对得到的多变量数据进行通道独立处理，并映射到隐空间中； S3、对每个变量的数据进行patch划分，得到不重叠的子时间序列；其中，所述patch划分包括：将每个变量的时序数据按周期划分成多个非重叠的连续patch片段，每个patch中包含固定个数的时间点数据； S4、将所得到的子时间序列输入Mamba网络中进行训练，得到全局信息和局部信息； S5、将所述全局信息映射为权值，权值与所述局部信息相乘再映射为需要预测的时间序列的长度，从而作为预测结果； S6、利用所述预测结果训练时间序列预测模型，之后将训练好的时间序列模型导入业务数据的处理系统； 其中，所述时间序列预测模型通过输入的历史业务数据预测未来T个时刻的数据，包括：对工业制造中的设备进行预测性维护；或者，预测未来电力变压器负载，从而根据需求管理电力分配；或者，预测未来道路占用率； S4中包括：将划分后的时间序列输入全局信息模块，采用逐patch表示，并输入Mamba网络中进行模型训练后得到全局信息；将各patch输入局部信息模块，采用逐点表示，并输入Mamba网络中进行模型训练后得到局部信息； 在所述全局信息模块中，包括：划分后的时间序列每个patch作为一个token，并采用位置编码，位置编码的方式包括：，为经过位置编码后的逐patch表示，为输入的逐patch表示，为可学习的位置编码；在所述局部信息模块中，包括：每个patch单独使用位置编码，将一个时间点作为一个token，位置编码的方式包括：，为经过位置编码后的逐点表示，为输入的每个patch中的逐点表示，为可学习的位置编码； S5中包括：将逐patch表示的全局信息通过线性层映射为指导局部信息建模的权值，其中，每个patch的特征被映射成一个标量权值；每个patch对应的与标量权值逐点表示的局部信息中所对应patch的各个时间点相乘，再映射为需要预测的时间序列的时刻长度T，从而得到最终的预测结果，L为预设时刻的数据样本数，T为正整数且T≥2。

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