一种基于时间序列分解和勒让德投影的时间序列预测方法
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专利申请号：
CN202310755841.2
专利类型：
发明专利
技术分类：
G06Q10/04(2023.01)I
专利有效期：
2043-06-26
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专利信息
专利名称：一种基于时间序列分解和勒让德投影的时间序列预测方法
商品编号：5806648
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申请日期：2023-06-26
公开/公告号：CN116502774B
授权公告日/公开日：2023-09-12
申请/专利权人：
南京***大学
发明/设计人：
马廷***荣欢
主分类号：G06Q10/04(2023.01)I
IPC分类号：G06Q10/04(2023.01)I;G06F30/27(2020.01)I;G06N3/0499(2023.01)I;G06F123/02(2023.01)N
说明书摘要免费下载摘要
本发明公开了一种基于时间序列分解和勒让德投影的时间序列预测方法，包括：获取目标区域的历史数据，并划分为训练集、验证集和测试集；构建时间序列预测模型，将时间序列分解季节项成分和趋势项成分分别进行预测，并基于可逆实例归一化和勒让德投影，得到输出的未来序列数据；设置时间序列预测模型训练环境，通过训练集对时间序列预测模型进行训练，使用梯度函数更新模型参数，直至时间序列预模型达到收敛；通过验证集对模型进行调优，通过测试集评价模型的性能指标是否达到期望。本发明具有比其他时间序列预测方法更强的预测性能，在预测未来数据时具有更小的误差，能够为各种行业中需要时间序列预测工具的实际应用提供一个强有力的预测工具。
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