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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于通道独立性和双向归一化的长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：CN119226718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411298836.4，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权基于通道独立性和双向归一化的长时间序列预测方法是由刘若辰;王世龙;麻军伟;李建霞设计研发完成，并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于通道独立性和双向归一化的长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通道独立性和双向归一化的长时间序列预测方法，其步骤为：构建双向归一化的可学习子网络；构建基于通道独立的双路预测子网络；构建完整的长时间序列预测网络；构造多元时间序列预测数据集；设置训练环境，训练长时间序列预测网络；对长时间序列进行预测。本发明的双向归一化可学习子网络能够有效处理输入序列之间及输入与输出之间的分布位移问题，通过基于通道独立的双路预测子网络，解决了多变量时间序列中通道间分布位移的问题，提高了模型的预测精度和稳定性。本发明可适用于电力、天气、交通等多个领域的长期时间序列预测。

本发明授权基于通道独立性和双向归一化的长时间序列预测方法在权利要求书中公布了：1.基于通道独立性和双向归一化的长时间序列预测方法，应用于电力负荷预测、交通流量预测、天气预测，其特征在于，构建由正向归一化学习模块和逆向归一化学习模块组成的双向归一化的可学习子网络；构建基于通道独立的双路预测子网络；该预测方法的步骤包括如下： 步骤1，搭建两个结构相同的多层感知机模块，将其中一个多层感知机模块设置为正向归一化学习模块，将另一个多层感知机模块设置为逆向归一化学习模块，得到双向归一化的可学习子网络； 步骤2，搭建多层感知机预测模块与稀疏注意力预测模块并联后，再与双路输出融合模块串联组成的基于通道独立的双路预测子网络； 步骤3，将正向归一化学习模块、基于通道独立的双路预测子网络、逆向归一化学习模块依次串联组成的长时间序列预测网络； 步骤4，构造多元时间序列数据集： 采用滑窗分割法，分割预测未来时间序列的历史数据，得到多元时间序列数据集，按时间顺序将数据集划分为训练集、验证集和测试集，其中，表示多元时间序列数据集中样本的总数,表示第时刻的多维历史数据，表示历史数据序列的长度，表示历史数据的维度； 步骤5，对网络参数进行自适应调整： 设置长时间序列预测网络的训练环境，将训练集输入到长时间序列预测网络计算，使用梯度函数迭代更新网络参数，期间通过验证集对模型进行调优，直至网络损失函数收敛为止，通过测试集评价模型的性能指标，得到训练好的时间序列预测网络； 步骤6，采用与步骤4相同的方法，对待预测的长时间序列的数据滑窗分割后输入到训练好的时间序列预测网络中，输出预测结果。

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