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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种顾及周期时变特性的极移预报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：CN121301822B 。

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：202511843774.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种顾及周期时变特性的极移预报方法是由孔巧丽;吴普轩;薄国立;韩经纬设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种顾及周期时变特性的极移预报方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种顾及周期时变特性的极移预报方法，属于空间大地测量技术领域，用于极移预报，包括准备数据集，构建极移复数时间序列，利用差分进化算法自适应优化确定最优周期参数；构建复数域谐波模型计算极移预测值，并外推得到拟合预报值；构建自回归模型，计算残差序列预报值；将拟合预报值和残差序列预报值相加，得到最终的极移预报结果。本发明通过引入差分进化算法全局优化算法自适应确定极移序列中的时变周期参数，实现了对极移信号中钱德勒摆动和周年项在周期、振幅和相位变化等关键要素的更准确拟合与预报，为自回归模型提供了更平稳的残差序列，在整体上显著提升了极移，尤其是中长期跨度预报的精度与稳定性。

本发明授权一种顾及周期时变特性的极移预报方法在权利要求书中公布了：1.一种顾及周期时变特性的极移预报方法，其特征在于，包括： S1、准备数据集，构建极移复数时间序列，在预设周期参数边界内，随机初始化差分进化算法的种群，以种群个体的钱德勒周期和周年周期参数构建拟合序列模型，并求解种群个体的拟合值，利用差分进化算法，通过最大化拟合序列与极移观测复数序列的皮尔逊相关系数，确定最优周期参数组合，通过自适应优化确定极移复数时间序列中的最优个体，将最优个体的周期参数作为最优周期参数组合； S2、基于最优周期参数组合构建复数域谐波模型计算极移预测值，对极移复数时间序列进行最小二乘拟合得到最优复数域谐波模型，根据最优复数域谐波模型计算拟合预报值，基于时间序列计算拟合预报值与极移观测值之间的残差，构成残差序列； S3、对残差序列构建自回归模型，通过最终预误差准则自适应和最小二乘法确定最优阶数与最优自回归系数，构建最优自回归模型，利用最优自回归模型计算残差序列预报值； S4、将拟合预报值和残差序列预报值相加，得到最终的极移预报结果； S1包括，S1.1、构建极移复数时间序列，以x方向为实部，以y方向为虚部： ； 式中，为极移观测复数序列，为极移在x方向的分量，为极移在y方向的分量，为虚数单位，为时间序列的索引，，为时间序列的总长度； S1包括，S1.2、在设定的钱德勒周期参数和周年周期参数边界内，随机生成包含个维实数值二维向量的初始种群，为种群个体总数，为待优化参数的总维度，待优化参数为： ； ； ； 式中，为待优化参数，为种群个体的索引，为待优化参数维度的索引，0为差分进化算法第0轮迭代，为第0代种群第个个体的第个待优化参数，为第个待优化参数的上边界，为第个待优化参数的下边界，为在区间内均匀分布的随机数； S1包括，S1.3、基于种群第个个体的钱德勒周期和周年周期，构建第个种群个体的拟合序列模型： ； 式中，为种群第个个体的拟合值，为趋势项参数，为线性项参数，和为型拟合参数，为钱德勒周期，为年周期，为半年周期，为自然常数，为种群第个个体拟合序列模型的趋势项参数，为种群第个个体拟合序列模型的线性项参数，和为种群第个个体拟合序列模型的型拟合参数，为种群第个个体的钱德勒周期，为种群第个个体的周年周期，为种群第个个体的半年周期； 对拟合序列模型利用最小二乘法拟合极移复数时间序列，求得、、和； S1包括，S1.4、利用差分进化算法，通过最大化拟合序列与极移观测复数序列之间的皮尔逊相关系数，确定最优周期参数组合，皮尔逊相关系数为： ； 式中，为皮尔逊相关系数，为拟合序列，为协方差，为标准差，为的标准差，为的标准差，为在时间序列上的平均值，为在时间序列上的平均值；周期参数组合包括钱德勒周期和周年周期； S1包括，S1.5、对第代种群中的每一个个体进行变异操作： ； 式中，为变异向量，为差分进化算法的迭代轮数，为第代种群第个个体的变异向量，为缩放因子，、、为区间内与不等的随机整数，且、、两两互不相等，、、为从第代种群中随机选择的三个不同的个体； S1包括，S1.6、对和进行二项交叉操作，产生实验向量： ； 式中，为第代种群第个实验向量的第个参数值，为区间内随机选择的维数变量索引，为交叉概率因子，为对每个个体随机生成的维度索引； S1包括，S1.7、定义适应度函数，为根据步骤S1.3和S1.4计算函数自变量的，将和作为函数自变量分别代入，根据贪婪准则选择更优者为代种群第个个体的待优化参数： ； S1包括，S1.8、自适应优化包括，重复执行步骤S1.3至S1.7，直至达到最大迭代次数或满足收敛条件，得到最优个体，将最优个体作为最优钱德勒周期和最优周年周期。

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