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龙图腾网恭喜鲁东大学申请的专利基于周期嵌入与多尺度特征的时间序列预测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：CN119622319B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510156571.2，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于周期嵌入与多尺度特征的时间序列预测方法及装置是由王桦;张喜源;张帆;张小峰设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于周期嵌入与多尺度特征的时间序列预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于时间序列预测技术领域，具体涉及一种基于周期嵌入与多尺度特征的时间序列预测方法及装置。对电变压器温度变化的历史观测时间序列进行预处理，得到子序列；提取子序列中的周期性模式，计算子序列的非周期性残差特征；将非周期性残差特征分解为低频分量和高频分量；根据低频分量和高频分量计算权重进行加权优化，形成多尺度特征；构造两个嵌入参数矩阵，生成自适应邻接矩阵；将多尺度特征和自适应邻接矩阵输入到图卷积网络中，将图卷积网络输出特征与多尺度特征进行残差连接，计算融合后的特征；基于融合后的特征生成时间序列的预测值；对时间序列的预测值进行修正，输出修正后的时间序列预测结果，以此提高预测的稳定性和准确性。

本发明授权基于周期嵌入与多尺度特征的时间序列预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于周期嵌入与多尺度特征的时间序列预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对输入的工业变电站中电变压器温度变化的历史观测时间序列进行预处理，所述预处理包括对历史观测时间序列进行重叠分块处理，得到若干个固定长度的子序列；S2：提取子序列中的周期性模式，并计算子序列的非周期性残差特征，以分离周期性特征和非周期性残差特征；S3：将所述非周期性残差特征，通过离散小波变换分解为低频分量和高频分量；S4：根据低频分量和高频分量的重要性计算权重，生成加权优化的频域特征，将加权优化得到的频域特征进行融合后得到多尺度特征；S5：构造两个嵌入参数矩阵，生成自适应邻接矩阵；S6：将多尺度特征和自适应邻接矩阵输入到图卷积网络中，获得图卷积网络输出特征；S7：将图卷积网络输出特征与多尺度特征进行残差连接，计算融合后的特征；S8：基于融合后的特征生成时间序列的预测结果，即时间序列的预测值；S9：对时间序列的预测值进行修正；S10：输出经过周期性修正的时间序列预测结果。

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