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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种多元时间序列预测方法及装置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：CN119962572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510053556.5，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权一种多元时间序列预测方法及装置是由崔佳旭;王麒澎;孙冰怡;杨博设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多元时间序列预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种多元时间序列预测方法及装置，涉及数据预测技术领域，该方法包括：根据目标非线性动力系统的拓扑结构，构建基于图卷积神经网络的网络模型；所述网络模型包括依次连接的自适应图模块、编码器、空间神经微分方程模块、时间神经微分方程模块和解码器；采用所述目标非线性动力系统的历史数据集训练所述网络模型，得到多元时间序列预测模型；通过空间神经微分方程模块引入状态反馈来揭示时空时间序列在空间维度上的演化模式，并引入基于非线性状态转移理论的神经微分方程来模拟时间层面的状态演化，在融合空间特征同时抑制特征过平滑现象，提高了数据预测的有效性。

本发明授权一种多元时间序列预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多元时间序列预测方法，其特征在于，所述多元时间序列预测方法包括： 根据目标非线性动力系统的拓扑结构，构建基于图卷积神经网络的网络模型；所述网络模型包括依次连接的自适应图模块、编码器、空间神经微分方程模块、时间神经微分方程模块和解码器；所述自适应图模块基于所述目标非线性动力系统的拓扑结构确定； 采用所述目标非线性动力系统的历史数据集训练所述网络模型，得到多元时间序列预测模型；所述历史数据集中每个样本均为多元时间序列；所述自适应图模块用于压缩多维输入数据，为所述编码器提供邻接矩阵；所述编码器用于基于所述邻接矩阵提取所述多维输入数据中的非线性时空特征，为所述空间神经微分方程模块提供空间层面演化的初值；所述空间神经微分方程模块用于基于空间层面演化的初值，通过结合状态反馈机制与图常微分方程，融合空间特征同时抑制特征过平滑，为所述时间神经微分方程模块提供时间层面演化的初值；所述时间神经微分方程模块用于基于时间层面演化的初值，通过状态转移得到多维输入数据对应的下一时刻的多维状态量；所述解码器用于对所述多维状态量进行解码，得到预测值； 采用所述多元时间序列预测模型根据上一时刻的多元时间数据预测下一时刻的多元时间数据。

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