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龙图腾网获悉新奥新智科技有限公司申请的专利时间序列数据预测方法、装置、设备及存储介质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：CN116933125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310721940.9，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权时间序列数据预测方法、装置、设备及存储介质是由赵书宝设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本时间序列数据预测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种时间序列数据预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待处理时间序列；所述待处理时间序列用于表征待预测对象在多个检测时间的运行数据；将所述待处理时间序列通过预测模型进行特征提取处理，得到所述待处理时间序列的局部特征数据、全局特征数据和融合特征数据；利用所述预测模型将所述局部特征数据、所述全局特征数据和所述融合特征数据进行特征编码处理，得到编码结果，并对所述编码结果进行分类预测，得到所述待预测对象的预测结果。该方案能够更细粒度地捕获到待处理时间序列的短程周期信息和长程周期信息，从而结合了更为全面的时间序列表征信息对下游任务进行分类预测，极大地提高了预测的准确度。

本发明授权时间序列数据预测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种时间序列数据预测方法，其特征在于，该方法包括： 获取待处理时间序列；所述待处理时间序列用于表征待预测对象在多个检测时间的运行数据；其中，所述待处理时间序列为不同家庭在多个检测时间的天然气负荷数据，所述待预测对象为不同家庭的天然气值； 将所述待处理时间序列通过预测模型进行特征提取处理，得到所述待处理时间序列的局部特征数据、全局特征数据和融合特征数据； 利用所述预测模型将所述局部特征数据、所述全局特征数据和所述融合特征数据进行特征编码处理，得到编码结果，并对所述编码结果进行分类预测，得到所述待预测对象的预测结果；其中，所述预测结果为天然气异常检测类型； 所述预测模型包括第一特征提取模块、第二特征提取模块和特征融合模块，将所述待处理时间序列通过预测模型进行特征提取处理，得到所述待处理时间序列的局部特征数据、全局特征数据和融合特征数据，包括： 将所述待处理时间序列通过所述第一特征提取模块进行持续采样处理，得到多个连续的片段，将所述多个连续的片段作为局部特征数据； 将所述待处理时间序列通过所述第二特征提取模块进行区间采样处理，得到多个非连续的片段，将所述多个非连续的片段作为全局特征数据； 将所述局部特征数据和所述全局特征数据通过所述特征融合模块进行融合处理，得到融合特征数据；利用所述预测模型将所述局部特征数据、所述全局特征数据和所述融合特征数据进行特征编码处理，得到编码结果，包括： 并行地将局部特征数据、所述全局特征数据和所述融合特征数据进行时间投影处理，获取所述局部特征数据、全局特征数据和融合特征数据转换后的时间维度信息； 基于所述局部特征数据、全局特征数据和融合特征数据转换后的时间维度信息进行通道投影处理，获取转换后的通道维度信息； 将所述转换后的时间维度信息和所述转换后的通道维度信息通过瓶颈层进行降维处理，得到降维后的数据； 将所述降维后的数据进行线性映射处理，得到局部编码结果、全局编码结果和融合编码结果；所述预测模型的训练过程包括如下步骤： 获取样本时间序列；所述样本时间序列数据标注有历史标注结果；所述样本时间序列为2000家工商业用户的历史用天然气数据，所述历史用天然气数据包括以每个小时为检测时间点，所述样本时间序列为30天内的检测数据，所述样本时间序列包括30×24个时间点； 对所述样本时间序列进行两次数据增强处理得到两组增强数据； 将所述两组增强数据通过初始预测模型的初始特征提取网络进行特征提取和编码处理，得到两组样本局部编码信息、两组样本全局编码信息、局部融合编码信息和全局融合编码信息； 基于所述两组样本局部编码信息、两组样本全局编码信息、局部融合编码信息、全局融合编码信息和所述历史标注结果对初始预测模型的初始分类网络进行迭代训练，得到所述预测模型。

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