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龙图腾网获悉澳门科技大学申请的专利一种基于实时自适应信号分解的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：CN119669662B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411600965.4，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种基于实时自适应信号分解的数据预测方法是由韩子天;李玄锋;曲伟;钱涛设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于实时自适应信号分解的数据预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于实时自适应信号分解的数据预测方法，包括自适应信号动态调整、原始数据矩阵分解、构建线性方程组、求解线性方程组、得到预测结果、子矩阵分解方法结合模型。本发明通过参数调整模型对输入的信号变化进行动态地调整信号参数，调整参数的目的是使信号分解算法能够更好地适应信号的变化，自适应信号分解能够在信号处理的实时性要求下，根据信号的动态变化自适应地调整分解参数，实现对信号的精确分解；利用线性独立的子矩阵降低了原始数据的维度，减少数据量；通过选择满秩子矩阵，确保模型在不同子空间中的预测准确性，且通过选择满秩子矩阵，有效地去除原始信息中的噪声，提高模型的预测性能。

本发明授权一种基于实时自适应信号分解的数据预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于实时自适应信号分解的数据预测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、自适应信号动态调整，对捕获的信号进行预处理，检查信号数据中的缺失值、异常值、重复值，并进行适当的预处理，将预处理后的信号输入到预训练的参数调整模型中，根据输入信号的变化，参数调整模型动态地调整信号参数，并输出调整后的参数； S2、原始数据矩阵分解，将参数调整后的实时信号输入到信号矩阵分解算法中，将包含大量的观测值和变量的原始数据矩阵，分解为一组满秩的子矩阵，达到实时自适应信号分解； S3、构建线性方程组，基于分解的一组满秩的子矩阵，给定一组数据矩阵对Xi,Yi，i＝1,2，…，L，其中，Xi为mi×n的矩阵，Yi为mi×1的输出向量，表示第i个数据点的目标值或响应变量，且满足 将所有给定的Xi合并在一起，形成一个高矩阵X，并将对应的Yi合并为向量Y， X＝X1,…,XLt Y＝Y1,…,YLt 其中，t表示矩阵转置； 于是X的维度为m1+…+mL×n，而Y的维度为m1+…+mL×1，n个特征的线性独立性意味着X的长子矩阵的秩为n； 从X中选择了足够大的不重叠的n×n子矩阵，使其秩为满秩，利用相应的Y部分，形成了一组新的矩阵对 由于大数据的存在，K是一个较大的数，对于每个R，由于矩阵是满秩，有一个解WR，构建相应的线性方程组： 其中，和分别为子矩阵和对应的目标值，WR为需要求解的权重矩阵； S4、求解线性方程组，对于所有子矩阵的权重矩阵进行平均，得到最终的预测权重矩阵W， 通过方程组的权重进行平均，得到的预测矩阵不仅能够适应大数据处理的需求，还能够显著提升预测的准确性和稳定性； S5、得到预测结果，在得到预测矩阵后，利用矩阵乘法将新的输入矩阵X与权重矩阵W相乘，得到预测结果输出为： Y＝XW S6、子矩阵分解方法结合模型，基于子矩阵分解的方法的灵活性和可扩展性，与深度学习模型相结合，对数据进行预测。

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