浙江大学吴元戎获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种云工作的负载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：CN119376934B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411417066.0，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种云工作的负载预测方法是由吴元戎;高旭;唐秀;伍赛;姚畅设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种云工作的负载预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种云工作的负载预测方法，包括：获取云工作的历史负载数据并进行预处理，单独标记出每个序列最后一个时间步的数据；使用预处理后的历史负载数据和每个序列最后一个时间步的数据分别训练基于TS2Vec模型的时间卷积编码器，分别得到变量独立预测器和变量依赖预测器，将这两个预测器的输出加权求和得到云工作的负载预测。本发明尽量减少对历史数据的依赖，从而降低训练成本，同时在长期内保持低预测误差，还利用了变量独立和变量依赖两种预测器，进一步提高了预测的准确性。
本发明授权一种云工作的负载预测方法在权利要求书中公布了：1.一种云工作的负载预测方法，其特征在于，包括： 获取云工作的历史负载数据并进行预处理，单独标记出每个序列最后一个时间步的数据； 使用预处理后的历史负载数据和每个序列最后一个时间步的数据分别训练基于TS2Vec模型的时间卷积编码器，分别得到变量独立预测器和变量依赖预测器，将这两个预测器的输出加权求和得到云工作的负载预测； 所述基于TS2Vec模型的时间卷积编码器包括第一线性映射层、时间戳屏蔽模块、扩张卷积神经网络模块和第二线性映射层； 所述第一线性映射层用于将每个时间戳的信号映射为高维向量； 所述时间戳屏蔽模块用于通过随机选择时间戳并屏蔽相应的高维向量，生成上下文视图并增强上下文的理解； 所述扩张卷积神经网络模块，用于提取每个时间戳的上下文表示； 所述第二线性映射层用于将每个时间戳的上下文表示映射为时间序列的表示向量。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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