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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利时间序列分解方法及装置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：CN114897087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202210580376.9，技术领域涉及：G06F18/2134；该发明授权时间序列分解方法及装置是由阎威武;李庆辉设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本时间序列分解方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种时间序列分解方法及装置，包括：步骤1：以循环神经网络为基础构建一个三层循环神经网络，三层循环神经网络的三层输出分别与时间序列分解的周期分量、趋势分量和余差分量相对应；步骤2：在三层循环神经网络基础上加上层间门控单元，以及在三层循环神经网络的三层输出上施加约束项和构造损失函数，得到初始模型；步骤3：对初始模型进行训练得到时间序列分解模型，对时间序列进行分解。与现有技术相比，本发明具有分解能力强、实时性好、灵活实施等优点，具有良好的抗干扰能力和灵活性。

本发明授权时间序列分解方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种时间序列分解方法，其特征在于，包括： 步骤1：以循环神经网络为基础构建一个三层循环神经网络，所述三层循环神经网络的三层输出分别与所述时间序列分解的周期分量、趋势分量和余差分量相对应； 步骤2：在所述三层循环神经网络基础上加上层间门控单元，以及在所述三层循环神经网络的所述三层输出上施加约束项和构造损失函数，得到初始模型； 步骤3：对所述初始模型进行训练得到时间序列分解模型，对所述时间序列进行分解； 所述时间序列包括电力价格时间序列； 所述三层循环神经网络的基本单元包括循环神经网络单元，包括：第一层循环神经网络单元、第二层循环神经网络单元和第三层循环神经网络单元； 根据所述三层循环神经网络的更新频率，所述第一层循环神经网络单元的状态更新频率大于所述第二层循环神经网络单元的状态更新频率，所述第二层循环神经网络单元的状态更新频率大于所述第三层循环神经网络单元的状态更新频率； 第一层循环神经网络单元的输出对应于所述余差分量；第二层循环神经网络单元的输出对应于所述周期分量；第三层循环神经网络单元的输出对应于所述趋势分量； 所述步骤2中在所述三层循环神经网络的所述三层输出上施加约束项和构造损失函数，包括： 在所述带层间门控单元的三层循环神经网络中，依据各层输出对应的周期分解分量以及输出和接近于输入的要求，对各层施加约束项并构造损失函数，形成总损失函数； 所述损失函数，包括：周期损失函数、趋势平滑函数和余差损失函数； 所述周期损失函数、所述趋势平滑函数和所述余差损失函数作为辅助损失函数与循环神经网络模型本身的损失函数组成所述总损失函数。

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