买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉沈阳农业大学申请的专利一种深度学习时间序列预测模型精度提升的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：CN117271999B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202311259064.9，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种深度学习时间序列预测模型精度提升的方法是由党秀丽;周垠设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度学习时间序列预测模型精度提升的方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种深度学习时间序列预测模型精度提升的方法，包括：从第一数据集获取待测特征对应的时间序列数据；根据待测特征构建第二数据集；将第二数据集输入卷积神经网络，得到提取特征；采用torch.cat算法将提取特征和待测特征对应的时间序列数据连接，得到混合卷积特征；将混合卷积特征输入双向长短记忆神经网络，得到输出向量；采用torch.cat算法将输出向量和待测特征对应的时间序列数据连接，得到混合双向长短记忆特征；将混合双向长短记忆特征输入全连接神经网络，得到待测特征的预测结果。通过对特征的多次利用提高了预测的精度。

本发明授权一种深度学习时间序列预测模型精度提升的方法在权利要求书中公布了：1.一种深度学习时间序列预测模型精度提升的方法，其特征在于，包括： 获取第一数据集，所述第一数据集包括与特征对应设置的时间序列数据；通过某一空气质量监测站点的大气污染物历史数据得到特征数据组，所述特征数据组包括PM2.5值，PM10值，SO2值，NO2值，O3值，CO值和AQI值； 从所述第一数据集获取待测特征对应的所述时间序列数据； 根据所述待测特征构建第二数据集；所述第一数据集对应某一空气质量监测站点，寻找与该空气质量监测站点相关性超过阈值的第1空气质量监测站点至第N空气质量监测站点；参照第一数据集的获取方式，在国家空气质量监测站点对应找到第1空气质量监测站点至第N空气质量监测站点对应的大气污染物历史数据得到第1相关数据集至第N相关数据集；从第1相关数据集至第N相关数据集中选择相关性最高的三个相关数据集，作为第一相关数据集、第二相关数据集和第三相关数据集；在所述第一相关数据集、第二相关数据集和第三相关数据集中挑选出与相关特征对应的时间序列数据构成第二数据集； 将所述第二数据集输入卷积神经网络，得到提取特征；所述卷积神经网络为一维卷积神经网络，包括顺次连接的第一卷积层、第二卷积层和第三卷积层，所述第一卷积层具有64个特征检测器，所述第二卷积层具有64个所述特征检测器，所述第三卷积层具有32个所述特征检测器； 采用torch.cat算法将所述提取特征和所述待测特征对应的所述时间序列数据连接，得到混合卷积特征； 将所述混合卷积特征输入双向长短记忆神经网络，得到输出向量；所述双向长短记忆神经网络包括连接的第一层和第二层，所述第一层包括100个神经元，所述第二层包括50个所述神经元； 采用所述torch.cat算法将所述输出向量和所述待测特征对应的所述时间序列数据连接，得到混合双向长短记忆特征； 将所述混合双向长短记忆特征输入全连接神经网络，得到所述待测特征的预测结果。

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沈阳农业大学，其通讯地址为：110866 辽宁省沈阳市沈河区东陵路120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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。