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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于时间序列预测的插值提升源测量单元采样率的方法和系统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：CN117851823B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202410024073.8，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于时间序列预测的插值提升源测量单元采样率的方法和系统是由王洪君;尹永柯;鲁善辉;段云栊;赵元琪;张笑晗;李怡锦设计研发完成，并于2024-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时间序列预测的插值提升源测量单元采样率的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于时间序列预测的插值提升源测量单元采样率的方法和系统，包括：数据采集，包括：采集电流和电压时间序列作为数据集；将数据集划分为训练集和测试集；数据预处理，包括：补足缺失值和归一化处理；模型训练，包括：训练时间序列预测模型；时间序列预测，包括：将实时真实测量数据以切片的形式输入训练后的时间序列预测模型，从而输出切片所对应时刻的预测值；得到所有预测值后，将真实测量数据与预测数据按时序排列，得到最终的预测数据。本发明时间序列预测与插值结合的方法具有插值精度更高、适配场景更广的优点。本发明训练好的时间序列预测模型会以IP核的形式存入SMU的SOC芯片中，方便后续调用。

本发明授权一种基于时间序列预测的插值提升源测量单元采样率的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时间序列预测的插值提升源测量单元采样率的方法，其特征在于，包括： 数据采集，包括：采集电流和电压时间序列作为数据集；将数据集划分为训练集和测试集； 数据预处理，包括：补足缺失值和归一化处理； 模型训练，包括：训练时间序列预测模型； 时间序列预测，包括：将实时真实测量数据以切片的形式输入训练后的时间序列预测模型，从而输出切片所对应时刻的预测值；得到所有预测值后，将真实测量数据与预测数据按时序排列，得到最终的预测数据； 时间序列预测模型包括输入层、两个GRU层、一个Dropout层及一个全连接层； GRU层即门控循环单元； 门控循环单元的数学表示如下所示： Zt＝σWzxt+Uzht-1+bz1 rt＝σWrxt+Urht-1+br2 式1至式4中，xt是当前时间步的输入，ht-1是前一时间步的隐藏状态，Zt是更新门的输出，rt是重置门的输出，是新的隐藏状态的候选值，Wz是更新门的权重矩阵，Uz是偏差参数，bz，br，bh是偏置项，⊙表示逐元素相乘。

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