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龍圖騰網獲悉青島科技大學申請的專利基于魯棒時間序列建模的數據清洗與穩態檢測方法和系統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：CN120354242B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510837171.8，技術領域涉及：G06F18/2415；該發明授權基于魯棒時間序列建模的數據清洗與穩態檢測方法和系統是由孫曉巖;張希龍;陶少輝;趙軍;王希軍;趙文英;夏力;項曙光設計研發完成，并于2025-06-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于魯棒時間序列建模的數據清洗與穩態檢測方法和系統在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于魯棒時間序列建模的數據清洗與穩態檢測方法和系統，涉及時間序列分析和穩態檢測技術領域，該方法包括獲取目標時間序列數據；根據目標時間序列數據，構建線性趨勢模型；對線性趨勢模型進行魯棒優化，得到魯棒模型；對魯棒模型進行非線性優化求解，確定魯棒參數；根據魯棒參數，判斷目標時間序列數據是否處于穩態，得到初步的穩態檢測結果；根據初步的穩態檢測結果，采用數據清洗與機器學習模型結合的方法，確定最終的穩態檢測結果。本申請提供的一種精度更高、魯棒性更強、適應性更強的穩態檢測方法，可以適應各種復雜的工業過程數據，能夠有效提升穩態檢測的準確性和魯棒性。

本發明授權基于魯棒時間序列建模的數據清洗與穩態檢測方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種基于魯棒時間序列建模的數據清洗與穩態檢測方法，其特征在于，所述基于魯棒時間序列建模的數據清洗與穩態檢測方法適用于各種目標時間序列數據的穩態檢測，所述目標時間序列數據包括溫度、流量和液位；所述基于魯棒時間序列建模的數據清洗與穩態檢測方法包括： 獲取目標時間序列數據； 根據所述目標時間序列數據，構建線性趨勢模型；所述線性趨勢模型是指包括截距項、斜率項和隨機誤差項的線性模型； 對所述線性趨勢模型進行魯棒優化，得到魯棒模型； 對所述魯棒模型進行非線性優化求解，確定魯棒參數；所述魯棒參數包括截距項參數、斜率項參數和擬合y值； 根據所述魯棒參數，判斷所述目標時間序列數據是否處于穩態，得到初步的穩態檢測結果； 根據所述初步的穩態檢測結果，采用數據清洗與機器學習模型結合的方法，確定最終的穩態檢測結果； 根據所述目標時間序列數據，構建線性趨勢模型，具體包括： 采用滑動窗口方法，對所述目標時間序列數據進行分段，得到若干時間窗口； 基于每一所述時間窗口，分別構建線性趨勢模型； 所述線性趨勢模型的表達式為： ； 其中，為線性趨勢模型的數據擬合值，表示零均值白噪聲的過程，表示信號截距或基線水平，表示捕捉的線性趨勢，為斜率，表示窗口內的相對時間索引； 根據所述魯棒參數，判斷所述目標時間序列數據是否處于穩態，得到初步的穩態檢測結果，具體包括： 根據所述魯棒參數，計算所述斜率項參數的t-檢驗統計量值； 根據所述斜率項參數的t-檢驗統計量值和臨界閾值，判斷所述目標時間序列數據是否處于穩態，得到初步的穩態檢測結果；所述臨界閾值為判斷所述目標時間序列數據是否處于穩態的預設閾值； 根據所述斜率項參數的t-檢驗統計量值和臨界閾值，判斷所述目標時間序列數據是否處于穩態，得到初步的穩態檢測結果，具體包括： 當＜時，判定所述目標時間序列數據處于穩態； 當≥時，判定所述目標時間序列數據處于非穩態； 其中，為斜率項參數的t-檢驗統計量值，表示取絕對值，為臨界閾值。

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青島科技大學，其通訊地址為：266000 山東省青島市嶗山區松嶺路99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”。