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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司供电服务管理中心申请的专利基于分层小波注意力的非平稳时间序列预测方法及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：CN120763597B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511295110.X，技术领域涉及：G06F18/2131；该发明授权基于分层小波注意力的非平稳时间序列预测方法及系统是由叶建;刘向向;邓礼敏;符宏荣;李威仁;吴正君;唐亮;田静;曹宏纯;雷涛;刘星;刘飞霞设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分层小波注意力的非平稳时间序列预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于分层小波注意力的非平稳时间序列预测方法及系统，本发明提出了一种分解‑独立建模‑自适应融合的精细化预测范式；首先，通过小波导数变换，将内生时间序列数据的动态特性有效分离至多个频率尺度，并强化突变等非平稳成分，针对每一个频率尺度，采用独立的时序编码器进行分层独立建模，随后，通过自适应尺度融合机制，在每个时间点动态地对所有频率尺度的已编码特征进行加权融合，使模型能聚焦于当前最关键的动态信息。本方法从根本上解决了非平稳时间序列中复杂动态的建模难题，显著提升了预测的准确性和鲁棒性。

本发明授权基于分层小波注意力的非平稳时间序列预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分层小波注意力的非平稳时间序列预测方法，其特征在于，包括以下步骤： a.接收内生时间序列数据； b.对所述内生时间序列数据进行特征提取，得到在每个时间片位置的内生特征表示，该过程包括： i.小波导数变换：对所述内生时间序列数据进行差分处理，然后对差分后的内生时间序列数据进行多级离散小波变换，得到分属于多个不同频率尺度的一系列细节系数序列； ii.分层独立建模：针对每一个频率尺度，将其对应的细节系数序列作为一个独立的时序序列，送入一个时序编码器中进行时序依赖建模，以学习该频率尺度内部的动态模式，得到该频率尺度下包含了上下文信息的编码后特征序列； iii.自适应尺度融合：对于每一个时间片位置，通过一个尺度融合注意力机制，对该时间片位置上来自所有频率尺度的编码后特征进行动态加权融合，生成该时间片位置的、综合了多尺度非平稳信息的小波域特征表示，作为所述内生特征表示的一部分； 所述步骤b中，特征提取过程还包括：通过时序编码器对所述内生时间序列数据进行处理，得到时域特征表示；所述步骤iii中生成的小波域特征表示与所述时域特征表示，通过一个门控融合机制进行融合，共同构成所述内生特征表示；所述门控融合机制，是根据输入的时域特征表示和小波域特征表示动态计算融合权重，并对时域特征表示和小波域特征表示进行加权求和； c.基于所述内生特征表示，生成对未来时间序列的预测值。

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