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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种基于时空解构的多传感器长时序列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：CN115829011B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211153969.3，技术领域涉及：G06N3/049；该发明授权一种基于时空解构的多传感器长时序列预测方法是由王莉;蒋卓伦;张祎琳;许柏宁;宁泽飞;苗昊设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空解构的多传感器长时序列预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于时空解构的多传感器长时序列预测方法及模型，属于深度学习技术领域；解决了多源时间序列的长时间预测准确性的问题；包括如下步骤：输入传感器历史数据；对传感器历史数据的时间序列的时序信息进行捕获：使用基于自相关机制的时序模块处理时间序列，得到时间序列内隐含的时序关系；对传感器历史数据的时间序列的空间信息进行捕获：使用基于卷积和自注意力的空间模块处理消除时序部分后的时间序列，得到多个不同变量之间的隐含关系；聚合得到长时序列预测：将时序部分预测数据和空间部分预测数据进行求和运算，即可得到最终的预测数据；本发明应用于多传感器数据预测。

本发明授权一种基于时空解构的多传感器长时序列预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空解构的多传感器长时序列预测方法，其特征在于：包括如下步骤： S1：输入传感器历史数据； S2：对传感器历史数据的时间序列的时序信息进行捕获：使用基于自相关机制的时序模块处理时间序列，得到时间序列内隐含的时序关系，具体为：利用自相关机制捕获时间序列中的时序关系，再通过线性网络得到对未来的时序项预测forecasttem和对输入的预测backcasttem两部分； S3：对传感器空间信息进行捕获：使用基于卷积和自注意力的空间模块处理消除时序部分后的时间序列，得到多个不同变量之间的隐含关系，具体为： 先进行数据的时空解构：使原始输入的传感器历史数据与输入的预测Backcast相减，分解时序序列中的时序项，得到空间模块的输入； 再进行空间信息捕获：利用卷积和注意力分别捕获时间序列的局部和全局变量关系，再通过线性网络得到对未来的空间项预测forecastspa和对输入的预测backcastspa； S4：聚合得到长时序列预测：将时序模块输出的对未来的时序项预测forecasttem和空间模块输出的对未来的空间项预测forecastspa进行加权求和运算，即可得到最终的预测数据。

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太原理工大学，其通讯地址为：030024 山西省太原市迎泽西大街79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”。

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