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！

龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于时间序列的资源时空状态信息预测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：CN115858952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202211565541.X，技术领域涉及：G06F16/9537；该发明授权基于时间序列的资源时空状态信息预测方法是由杨京礼;尹双艳;邢向向设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时间序列的资源时空状态信息预测方法在说明书摘要公布了：一种基于时间序列的资源时空状态信息预测方法，属于虚拟试验的实体状态预测领域。它针对分布式虚拟试验中存在的实体状态数据传输延迟和数据丢包的问题。包括：获取n个变量在前m个时刻的非负n个时间序列状态数据，并分析获得N个强相关性时间序列状态数据；对每个强相关性时间序列状态数据进行处理，生成r阶累加生成序列；基于r阶累加生成序列建立N阶白化微分方程，并对由N阶白化微分方程的系数和常数项组成的辨识参数进行求解，再根据求解获得的辨识参数建立K时刻分数阶多元灰色模型EFMGM1,N的时间响应函数；对K时刻时间响应函数进行累减还原得到K时刻状态数据的预测值。本发明用于资源时空状态信息预测。

本发明授权基于时间序列的资源时空状态信息预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时间序列的资源时空状态信息预测方法，其特征在于包括， 接收节点在接收发送节点发送状态数据的过程中，若发生K时刻未接收到状态数据或接收到的状态数据为延迟状态数据，则接收节点获取n个变量在前m个时刻的非负n个时间序列状态数据； 对n个时间序列状态数据进行灰色关联分析，获得N个强相关性时间序列状态数据； 根据N个强相关性时间序列状态数据构建等维递归优化的分数阶多元灰色模型EFMGM1,N，进行K时刻状态数据的预测： 对每个强相关性时间序列状态数据进行处理，生成r阶累加生成序列； 基于r阶累加生成序列建立N阶白化微分方程，并对由N阶白化微分方程的系数和常数项组成的辨识参数进行求解，再根据求解获得的辨识参数建立K时刻分数阶多元灰色模型EFMGM1,N的时间响应函数； 对K时刻时间响应函数进行累减还原得到K时刻状态数据的预测值； 得到分数阶多元灰色模型EFMGM1,N的时间响应函数的方法包括得到连续时间响应函数Xrt： 根据辨识参数A和B得到连续时间响应函数Xrt： Xrt＝eAtXr1+A-1eAt-IB，8 式中eAt为关于时间t的指数函数： 式中I为m维单位矩阵； 由连续时间响应函数Xrt得到分数阶多元灰色模型EFMGM1,N的时间响应函数的方法包括： 对连续时间响应函数Xrt进行离散化得到： 式中u为随机参数； 对ai1＝ai11,ai12,...,ai1N,bi1T通过最小二乘法识别如下： 式中L为矩阵： 式中和Yi1均为中间变量，表示为： 由此得到K时刻分数阶多元灰色模型EFMGM1,N的时间响应函数为： 式中为辨识参数A的计算值，为辨识参数B的计算值。

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哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92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。