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！

龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于ARIMA和BP神经网络的区域数字经济数据处理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：CN116244551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310032908.X，技术领域涉及：G06F17/10；该发明授权基于ARIMA和BP神经网络的区域数字经济数据处理方法是由黄捷设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ARIMA和BP神经网络的区域数字经济数据处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于ARIMA和BP神经网络的区域数字经济数据处理方法，包括以下步骤：步骤S1:获取系统数据库数据集，并筛选出正常数据和缺失数据；步骤S2:对缺失数据使用拉格朗日插值法进行填补，并将填补后的数据与正常数据组合并与处理，得到专属数据集；步骤S3:引入AIC、BIC和HQ三种准则对模型阶数进行判定，构建ARIMA模型；步骤S4:通过移动窗口的方式生成滚动输入数据矩阵训练，构建BP神经网络；步骤S5:基于ARIMA模型和BP神经网络，输入专属数据集，得到数据处理结果。本发明有效提升了数据处理精度。

本发明授权基于ARIMA和BP神经网络的区域数字经济数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ARIMA和BP神经网络的区域数字经济数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1:获取系统数据库数据集，并筛选出正常数据和缺失数据； 步骤S2:对缺失数据使用拉格朗日插值法进行填补，并将填补后的数据与正常数据组合并与处理，得到专属数据集； 步骤S3:引入AIC、BIC和HQ三种准则对模型阶数进行判定，构建ARIMA模型； 步骤S4:通过移动窗口的方式生成滚动输入数据矩阵训练，构建BP神经网络； 步骤S5:基于ARIMA模型和BP神经网络，输入专属数据集，得到数据处理结果； 所述步骤S3具体为： 步骤S31:通过二阶差分序列的ACF和PACF，确定ARIMA模型中的自回归阶数p和移动平均阶数q； 步骤S32:采用AIC、BIC和HQ准则，进一步选取最客观、合适的p,q参数值； 步骤S33:通过分析残差序列Q-Q图和Ljung-Box图，来判断所选定的ARIMA模型是否提取到序列中几乎所有的样本相关信息，确定所选定的ARIMA模型是否可用； 所述步骤S31具体为： 自相关函数ACF公式如下所示： 若序列平稳，有则： 其中σx表示方差，γk和γo表示协方差； 其中k表示随机变量之间的距离； 区域数字经济二阶差分序列的偏自相关函数PACF公式如下所示： 其中EXt＝E[Xt|Xt-1,...,Xt-k+1],EXt-k＝E[Xt-k|Xt-1,...,Xt-k+1]表示条件期望； 所述步骤S4具体为：采用移动窗口的方式式生成滚动输入数据矩阵，依次选取时间序列的n个值作为一组输入数据，之后的m个值作为输出数据，则N个数据会滑动生成N-n+m+1组样本，通过训练，建立前n个值与之后m个值之间的映射关系； 对于隐含层数量及节点数，考虑到训练样本量及模型过拟合的问题，将隐含层数量设为1，节点数根据a∈[1,10]的原则定为[3,12]内；隐含层激活函数选取Sigmoid函数，输出层激活函数选取Purelin线性函数，学习率0.05，目标误差0.001，训练方法为梯度下降法，性能函数为残差平方和RSS； 基于以上设置，构建BP神经网络。

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福州大学，其通讯地址为：350108 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学；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”。