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龙图腾网恭喜上海电力大学申请的专利含外源输入的多变点门限ARMA模型及其贝叶斯分析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：CN114266196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202111541215.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权含外源输入的多变点门限ARMA模型及其贝叶斯分析方法是由王亚文;孙玉芹;朱威;李彦设计研发完成，并于2021-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本含外源输入的多变点门限ARMA模型及其贝叶斯分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种含外源输入的多变点门限ARMA模型及其贝叶斯分析方法，首先基于ARMA模型构建MB‑TARMAX时间序列模型；对采集的两组时间序列数据进行预处理后根据时域变点和值域变点进行重排，根据重排后的数据获取该模型的似然函数；然后基于本发明的MB‑TARMAX时间序列模型的所有未知参数的先验分布，获取所有未知参数的联合先验分布，并根据贝叶斯定理结合似然函数得到所有未知参数的联合后验分布；最后基于联合后验分布，获取所有未知参数的满条件后验分布以及对应的满条件后验分布形式，针对不同的满条件后验分布形式，在贝叶斯的框架下应用蒙特卡洛马尔科夫链采样方法方便地得到了MB‑TARMAX时间序列模型的参数的估计值。

本发明授权含外源输入的多变点门限ARMA模型及其贝叶斯分析方法在权利要求书中公布了：1.一种含外源输入的多变点门限ARMA模型及其贝叶斯分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，基于ARMA模型构建MB-TARMAX时间序列模型；步骤S2，采集两组具有一定相关性的时间序列数据，并对两组所述时间序列数据进行数据预处理；步骤S3，对预处理后的时间序列数据依次根据时域的变点和值域的变点重新排列，将所述预处理后的时间序列数据划分到不同时段的不同状态空间以生成重排后样本；步骤S4，根据所述重排后样本获取所述MB-TARMAX时间序列模型的似然函数，并将所述似然函数转换为矩阵的形式；步骤S5，基于所述MB-TARMAX时间序列模型的所有未知参数的先验分布，获取所有所述未知参数的联合先验分布，并根据贝叶斯定理结合所述似然函数得到所有所述未知参数的联合后验分布；步骤S6，基于所述联合后验分布，获取所有所述未知参数的满条件后验分布以及对应的满条件后验分布形式；步骤S7，针对不同的所述满条件后验分布形式，分别通过Gibbs算法和Metropolis-Hastings算法对所有所述未知参数进行采样获取采样值，并将所述采样值用于统计计算获取所述MB-TARMAX时间序列模型的参数的估计值，其中，所述MB-TARMAX时间序列模型为： 式中，yt是被解释时间序列，xt是外源因素即与yt相关的时间序列，rij是与xt相关的值域变点，是时域的变点，是该模型的系数。

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