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龙图腾网获悉山东浪潮科学研究院有限公司申请的专利一种实现多变量预测的时序大模型数据处理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：CN118779642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202411251744.0，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种实现多变量预测的时序大模型数据处理方法及系统是由李志芸;段强;姜凯;李锐设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实现多变量预测的时序大模型数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种实现多变量预测的时序大模型数据处理方法及系统，属于人工智能技术领域，包括：获取时间序列数据，并进行归一化处理获得多变量数据；将多变量数据进行均匀采样进行混合为单变量数据；对单变量数据进行patch划分成多个非重叠的连续片段patch；将每个连续片段patch转换成固定大小的向量，并添加位置编码、长度编码和分辨率编码信息，获得向量数据；将向量数据输入transformer网络中进行模型训练预测，模型通过注意力机制捕捉学习到不同变量之间的相关信息，实现对多变量的时间序列预测，提高了模型在处理复杂时间序列数据时的能力。

本发明授权一种实现多变量预测的时序大模型数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种实现多变量预测的时序大模型数据处理方法，其特征在于，包括： 获取时间序列数据，并进行归一化处理获得多变量数据，所述时间序列数据，包括天气温度数据，时间数据的粒度每小时记录一次，与天气温度相关的变量包括湿度数据、气压数据，同样按照每小时记录一次的频率进行收集； 将多变量数据进行均匀采样进行混合为单变量数据； 对单变量数据进行patch划分成多个非重叠的连续片段patch； 将每个连续片段patch转换成固定大小的向量，并添加位置编码、长度编码和分辨率编码信息，获得向量数据； 将向量数据输入transformer网络中进行模型训练预测，模型通过注意力机制捕捉学习到不同变量之间的相关信息，实现对多变量的时间序列预测； 所述归一化处理包括:将时间序列数据缩放到均值为0，方差为1的范围，使得时间序列数据分布接近正态分布；具体归一化的方法是计算均值和方差，然后利用公式 其中z：标准化后的值；x：原始值；μ：特征均值；σ：特征的标准差； 所述位置编码采用正弦和余弦函数的组合，用于给模型提供关于每个时间点数据在序列中位置的信息；位置编码公式如下： 1 2 其中：pos是位置索引，i是位置编码向量的维度索引，是模型的维度； 所述长度编码包括：通过随机掩蔽输入patches的部分或者全部，使模型能够适应不同的上下文长度；具体地，在每个训练批次中，随机选择一个起始点r，r取值小于pathch数量，代表从该点开始到patch结束的部分被掩蔽，这种掩蔽策略确保了在训练过程中，模型能够看到所有可能的上下文长度；创建一个与输入时间序列长度相同的二进制掩码向量，其中1表示对应的时间点数据应该被模型考虑，0表示对应的时间点数据应该被忽略。

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