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龙图腾网获悉鲁东大学申请的专利基于多尺度特征的潜在数据成分提取的时间序列预测方法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：CN119622320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510156796.8，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于多尺度特征的潜在数据成分提取的时间序列预测方法是由王桦;逯景浩;张帆;张小峰设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征的潜在数据成分提取的时间序列预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于时间序列预测技术领域，具体涉及一种基于多尺度特征的潜在数据成分提取的时间序列预测方法，所述方法包括：获取当前电变压器温度时间序列数据，将历史电变压器温度时间序列作为特征融入当前电变压器温度时间序列数据中，形成融合特征数据；将所述融合特征数据进行不同尺度的特征提取，得到多尺度特征，并降维，得到降维后的多尺度特征；对所述融合特征数据进行多层次数据归一化，计算残差数据，并进行降维，得到降维后的残差数据特征；基于降维后的多尺度特征及降维后的残差数据特征，构建成电变压器温度时间预测模型并进行训练，利用训练好的电变压器温度时间预测模型进行预测。

本发明授权基于多尺度特征的潜在数据成分提取的时间序列预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征的潜在数据成分提取的时间序列预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取当前电变压器温度时间序列数据，将历史电变压器温度时间序列作为特征融入当前电变压器温度时间序列数据中，形成融合特征数据，包括： 从当前电变压器温度时间序列数据的起始点开始，设置一个长度为的回顾窗口，所述回顾窗口将沿着时间序列数据移动，每次移动一个时间步长；对于每个时间步长，从当前电变压器温度时间序列数据中提取从到中的个连续数据点，作为输入数据特征；对于时间步长，捕捉到当前时间步前个历史数据，形成回溯特征；将所述回溯特征和输入数据特征结合，形成融合特征数据； 将所述融合特征数据进行不同尺度的特征提取，得到多尺度特征；利用正则化潜在成分回归对多尺度特征进行降维，得到降维后的多尺度特征； 对融合特征数据进行多层次数据归一化，计算残差数据，应用正则化潜在成分回归对所述残差数据进行降维，得到降维后的残差数据特征； 基于降维后的多尺度特征及降维后的残差数据特征，构建成电变压器温度时间预测模型并进行训练，利用训练好的电变压器温度时间预测模型进行预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人鲁东大学，其通讯地址为：264025 山东省烟台市芝罘区红旗中路184号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。