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龙图腾网获悉中国科学院成都文献情报中心申请的专利基于动态提示机制的自适应时间序列分析方法及相关装置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：CN120011423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510093014.0，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权基于动态提示机制的自适应时间序列分析方法及相关装置是由杨帅;陆颖;王艺蒙;王兴;洪怡敏;史继强;卿立燕设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态提示机制的自适应时间序列分析方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明属于时间序列数据分析技术领域，公开了一种基于动态提示机制的自适应时间序列分析方法及相关装置；其中，所述自适应时间序列分析方法包括：获取待分析的时间序列数据，并使用滑动窗口方法构造时间序列子序列；提取各时间序列子序列的特征表示，并基于动态提示池生成各时间序列子序列的动态提示；基于待分析的时间序列数据的分析任务类型将选中时间序列子序列的特征表示与动态提示相结合，并将结合结果输入大语言模型，通过大语言模型获得时间序列数据的分析结果；大语言模型设置有自适应窗口长度优化机制。本发明既能灵活适应不同时间尺度和复杂模式，又能高效利用历史知识，同时还保持了计算效率和模型可解释性。

本发明授权基于动态提示机制的自适应时间序列分析方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于动态提示机制的自适应时间序列分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待分析的时间序列数据，并使用滑动窗口方法构造时间序列子序列； 提取各时间序列子序列的特征表示，并基于动态提示池生成各时间序列子序列的动态提示； 基于待分析的时间序列数据的分析任务类型将选中时间序列子序列的特征表示与动态提示相结合，并将结合结果输入大语言模型，通过所述大语言模型获得时间序列数据的分析结果； 其中，所述大语言模型设置有自适应窗口长度优化机制； 基于动态提示池生成各时间序列子序列的动态提示的步骤中， 对于时间序列子序列St，计算时间序列子序列St的特征表示ft与动态提示池中每个键向量km的余弦相似度simft,km，计算表达式为： simft,km＝ft·km‖ft‖‖km‖； 式中，ft·km代表向量的点积，‖ft‖‖km‖代表向量模的相乘； 基于余弦相似度的排序，选择相似度最高的K个提示组成提示值矩阵； 对提示值矩阵应用注意力机制，生成最终的动态提示，表示为： pt＝∑iαivi； 式中，pt表示生成的最终动态提示；αi表示第i个提示的注意力权重；表示ft的转置；vi表示第i个提示的值向量；Wq表示可学习的查询矩阵参数；ki表示第i个提示的键向量； 所述自适应窗口长度优化机制中，预设有窗口长度候选集，对每个候选的窗口长度构建时间序列子序列并提取特征，然后计算每个窗口长度的综合评分，基于各个候选的窗口长度的综合评分，动态选择最优的窗口长度；其中， 综合评分的计算表达式为： 式中，τm表示第m个候选窗口长度；kj表示第j个键向量；表示使用窗口长度τm时的预测均方误差；表示窗口长度τm下提取的特征与提示键向量kj的相似度；表示窗口长度τm下提取特征的信息熵；α、β、γ分别表示各项指标的权重系数；N表示评估的提示键向量数量； 动态选择的最优的窗口长度τopt表示为：

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