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龍圖騰網獲悉合肥工業大學申請的專利基于時序分解的多分辨率TCN網絡的能源消耗預測方法及應用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：CN115481807B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202211164893.4，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權基于時序分解的多分辨率TCN網絡的能源消耗預測方法及應用是由季明皓;胡敏;王曉華;徐海軍設計研發完成，并于2022-09-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于時序分解的多分辨率TCN網絡的能源消耗預測方法及應用在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于時序分解的多分辨率TCN網絡的能源消耗預測方法及應用，該方法包括：1使用滑動窗口對獲取的能源消耗數據進行劃分和歸一化；2對能源消耗數據序列進行分解，得到能源消耗數據的趨勢項、季節項和殘差項；3對趨勢項、季節項和殘差項分解后分別輸入改進的TCN網絡中并提取三個序列在不同時間尺度的局部特征并合并，從而得到三個序列的全局特征并融合成多分辨率特征；4并行訓練傳統的自回歸AR模塊，5將多分辨率模塊的輸出結果與AR模塊的輸出結果融合，得到最終的預測結果。本發明能將不同的部分關系先分離出來，再利用多分辨率建模分析技術得到更健壯的模型，從而能顯著提高能源消耗預測的準確率。

本發明授權基于時序分解的多分辨率TCN網絡的能源消耗預測方法及應用在權利要求書中公布了：1.一種基于時序分解的多分辨率TCN網絡的能源消耗預測方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1、使用滑動窗口對獲取的能源消耗數據進行劃分，再將劃分好的能源消耗數據進行歸一化處理，得到歸一化后的能源消耗數據序列；其中，表示第v個歸一化后的能源消耗數據，N表示能源消耗數據的數量； 步驟2、使用時序分解算法對歸一化后的能源消耗數據序列進行分解，得到能源消耗數據的趨勢項、季節項和殘差項； 步驟3、使用所述多分辨率分析法分別將趨勢項、季節項和殘差項分解成不同時間尺度的趨勢項序列、季節項序列、殘差項序列，然后分別輸入改進的TCN網絡中并提取三個序列在不同時間尺度的局部特征，再將三個各序列的時間尺度的局部特征分別進行合并，從而得到三個序列的全局特征并融合成多分辨率特征；所述改進的TCN網絡是由多個雙階段注意力TCN以二叉樹的形式搭建而成；雙階段注意力TCN以TACN為基礎模塊，融入了注意力機制，與空洞卷積層和權重歸一化層之間插入SENet共同形成了雙階段注意力； 步驟4、使用AR算法對歸一化的能源消耗數據序列進行線性處理，得到能源消耗數據序列的線性特征； 步驟5、將多分辨率特征與所述線性特征進行融合后，得到能源消耗的預測結果。

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合肥工業大學，其通訊地址為：230009 安徽省合肥市包河區屯溪路193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”。