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龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利时序数据预测系统及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：CN120611152B 。

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：202511099374.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权时序数据预测系统及方法是由田崇翼;任在卿;严毅;曹玉康;王瑞琪;李成栋;阎俏设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本时序数据预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及时序数据预测技术领域，具体为时序数据预测系统及方法，系统通过数据预处理模块需求获取目标参数并预处理；超参优化模块确定最优超参数组合；生成器根据时序数据中的长期正反向依赖关系和不同时间步的重要性，通过对抗训练最小化预测误差并接收鉴别器的反馈，使预测结果在统计分布上逼近真实数据，生成预测的虚假数据；鉴别器混合真实数据和预测的虚假数据并输出“真假”概率，通过对抗训练最大化对真实虚假数据的分类准确率，最小化鉴别器对预测数据的识别能力；利用最优超参数组合以及生成器模块和鉴别器模块的交替训练，输出预测结果。基于时序建模与对抗生成机制的构思，提高预测精度和适应能力。

本发明授权时序数据预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.时序数据预测系统，其特征在于，包括： 数据预处理模块，被配置为：根据预测任务需求，获取目标参数的历史参数数据以及与历史参数数据具有关联关系的历史关联数据，经预处理得到与时间标签关联的特征，按时间对齐形成输入特征-目标特征的数据结构；其中，目标参数为电量数据； 超参优化模块，被配置为：利用随机生成的初始多组超参数，对预处理后的数据进行训练，利用适应度函数评估训练误差，保留适应度最高的若干组超参数并生成新的超参数，通过重复迭代得到误差最小的超参数组合，即为最优超参数组合； 生成器，被配置为：根据预处理后的数据中，长期的正反向依赖关系和不同时间步的重要性，通过对抗训练最小化预测误差，并接收鉴别器的反馈，使预测结果在统计分布上逼近真实数据，并生成预测的虚假数据； 鉴别器，被配置为：混合真实数据和生成器预测的虚假数据，提取序列特征并输出“真假”概率，通过对抗训练最大化对真实虚假数据的分类准确率，并最小化鉴别器对预测数据的识别能力； 预测模块，被配置为：利用最优超参数组合以及生成器和鉴别器的交替训练，输出预测结果； 所述超参优化模块经过种群初始化，确定双向LSTM网络的隐藏层单元数，以及丢弃层数量；通过适应度函数构建混合预测器，通过选择与变异，将种群按适应度升序排序，保留排序中的若干个体，余下生成新个体；经重复迭代，输出使适应度最小的个体参数组合，即为最优超参数组合； 所述生成器将输入特征通过全连接层进行线性变换，通过修正线性单元激活函数，基于丢弃法防止过拟合；防止过拟合处理后的特征序列通过双向循环神经网络，从序列的两个方向捕捉时间依赖性，用于学习输入序列在时间上的长短期动态关系；在双向循环神经网络的输出基础上叠加位置编码，确保模型能够理解输入的时间顺序；经位置编码后的特征序列通过变压器层，进一步建模输入特征之间的复杂关系，并通过自注意力机制对序列中的关键特征进行强化表示； 归一化处理，提取最后一个时间步的结果作为最终特征表示，并通过全连接层重塑向量形状，得到预测序列，即预测的虚假数据。

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