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龍圖騰網獲悉華南理工大學申請的專利增強時間序列預測的殘差周期預測方法、系統、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119294446B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411347361.3，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權增強時間序列預測的殘差周期預測方法、系統、設備及介質是由林偉偉;林升升設計研發完成，并于2024-09-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本增強時間序列預測的殘差周期預測方法、系統、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明公開了增強時間序列預測的殘差周期預測方法、系統、設備及介質，旨在解決長時間序列預測任務中現有技術效率不高和預測精度有限的問題。該方法通過顯式建模時間序列數據中的周期模式，并結合預測模型對周期殘差進行預測，以提高時序預測模型的預測精度和效率。方法包括：確定數據集的周期長度，生成可學習的循環周期，分離時間序列的周期分量與殘差分量，并基于殘差進行預測，最后結合殘差分量的預測值和對應的周期分量形成最終預測結果。該方法能夠有效捕捉時間序列中的內在周期性，降低預測誤差，顯著提升長時間序列預測的精度，同時保持模型的簡單性和高效性，特別適用于電力消耗、交通流量和氣象數據等具有明確周期性特征的應用場景。

本發明授權增強時間序列預測的殘差周期預測方法、系統、設備及介質在權利要求書中公布了：1.增強時間序列預測的殘差周期預測方法，用于用戶電力消耗預測，其特征在于，包括下述步驟： 確定數據集的周期長度W；所述數據集包括時間序列數據；所述數據集為不同用戶的電力消耗數據，所述周期長度W為電力消耗曲線的周期長度； 對于具有D個變量的時間序列數據，生成可學習的循環周期通過將所述循環周期Q循環復制得到與時間序列X等長的周期分量序列C； 從時間序列X截取樣本xt-L+1:t，其中t為樣本的時間索引，L為樣本的歷史回望窗口長度；從周期分量序列C截取所述樣本對應的周期分量ct-L+1:t； 通過將原始輸入序列xt-L+1:t減去周期分量ct-L+1:t得到殘差分量x, t-L+1:t； 將殘差分量x, t-L+1:t輸入到主干預測模型中進行殘差預測，獲得殘差分量的預測值其中H為樣本的預測窗口長度；從周期分量序列C截取所述樣本的預測窗口對應的周期分量ct+1:t+H； 將所述殘差分量的預測值與對應周期分量ct+1:t+H相加，得到最終的時間序列預測結果所述時間序列預測結果即為用戶電力消耗的預測結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人華南理工大學，其通訊地址為：510640 廣東省廣州市天河區五山路381號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。