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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利基于金字塔分解框架和多尺度堆叠LSTMs的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：CN120822666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511315774.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于金字塔分解框架和多尺度堆叠LSTMs的预测方法是由赵金奇;商浩淼;沈昶旭;侯承斌;王子璇;庞思怡;蒋文娟设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于金字塔分解框架和多尺度堆叠LSTMs的预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于金字塔分解框架和多尺度堆叠LSTMs的预测方法，对密集检测水位时间序列进行离散傅里叶变换，由大到小选取若干个傅里叶系数的平方并计算对应周期，确定候选平滑分解窗口；利用自相关机制和自相关系数，在候选平滑分解窗口中确定平滑分解窗口；对密集检测水位时间序列进行多尺度金字塔分解，利用均值平滑消除密集检测水位时间序列中的短期波动，获得包括子序列的多尺度平滑数据；利用三次样条插值融合不同层次的金字塔子序列之间的信息；基于预设条件，计算获得三次样条插值中需要求解的系数；将密集检测水位时间序列中的各个层次的子序列进行相加平均，得到最终长期预测结果。

本发明授权基于金字塔分解框架和多尺度堆叠LSTMs的预测方法在权利要求书中公布了：1.基于金字塔分解框架和多尺度堆叠LSTMs的预测方法，其特征在于，包括： 对预先获取的密集检测水位时间序列进行离散傅里叶变换，获得离散傅里叶系数；由大到小选取预设个数的傅里叶系数的平方并确定对应周期，将对应周期作为候选平滑分解窗口； 利用自相关机制和自相关系数，在候选平滑分解窗口中确定平滑分解窗口； 对密集检测水位时间序列进行多尺度金字塔分解，利用均值平滑消除密集检测水位时间序列中的短期波动，获得包括金字塔子序列的多尺度平滑数据； 利用堆叠的LSTM对金字塔子序列进行长期预测，得到金字塔预测子序列； 利用三次样条插值对齐不同层次的金字塔预测子序列； 基于预设条件，计算获得三次样条插值中需要求解的系数； 将对齐后的金字塔预测子序列进行相加平均，得到最终长期预测结果； 对预先获取的密集检测水位时间序列进行离散傅里叶变换，获得离散傅里叶系数；由大到小选取预设个数的傅里叶系数的平方并确定对应周期，将对应周期作为候选平滑分解窗口，包括： 计算密集检测水位时间序列的离散傅里叶变换： ， 其中，F是长度为L的密集检测水位时间序列的离散傅里叶变换，xt是第t个离散傅里叶系数，k\L为归一化的数字频率，fk\L为离散傅里叶系数所捕获的频率； 计算离散傅里叶系数的平方Pft： , 其中，ft=2πtL为每个频率分量捕获的频率，DFT为离散傅里叶变换函数； 由大到小选取n个平方Pft的对应周期作为候选平滑分解窗口，n为正整数； 对密集检测水位时间序列进行多尺度分解，利用均值平滑消除密集检测水位时间序列中的短期波动，获得包括金字塔子序列的多尺度平滑数据，包括： 计算分解子序列的第i个水位和分解子序列的第i个水位： , , 其中，τ1和τ2表示离散傅里叶变换获得的任意两个候选平滑分解窗口，Xnd=,,...,,...,是预先获取的密集检测水位时间序列的长度为Lτ1的分解子序列，Xrd=,,...,,...,是Xnd的长度为Lτ2的分解子序列； 生成[Xt,Xnd,Xrd]组成的金字塔子序列。

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