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龙图腾网恭喜山东财经大学申请的专利一种基于异常处理的时间序列预测方法及系统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：CN119557802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202411611098.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于异常处理的时间序列预测方法及系统是由迟静;衣所超;史延迪设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于异常处理的时间序列预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于异常处理的时间序列预测方法及系统，利用异常波动点检测异常波动点，根据异常波动点与其它数据点之间的距离计算异常波动点权重，根据所述异常波动点权重对其它数据点进行权重调整，能够有效减弱异常波动点对后续数据特征提取的影响，从而减小特征提取误差，提高整体预测精度；利用ConvLSTM网络进行特征提取，ConvLSTM网络能够在提取时间序列数据时间关系的基础上，分析多元变量之间的空间关系，可显著改善仅从时间关系层面提取数据特征信息不全面的问题，提高预测精度；提出双注意力网络，通过自注意力机制自适应学习权衡并计算不同时间序列的影响权重，提高预测精度。

本发明授权一种基于异常处理的时间序列预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于异常处理的时间序列预测方法，其特征在于，包括：获取目标预测时间对应的历史时间序列数据；将目标预测时间对应的历史时间序列数据输入训练好的预测模型，所述预测模型对目标预测时间对应的历史时间序列数据进行处理时，利用预测模型的波动点检测网络检测历史时间序列数据的异常波动点，根据异常波动点与其它数据点之间的距离计算异常波动点权重，根据所述异常波动点权重对其它数据点进行权重调整，具体为： 其中，distancet,τ表示时间节点t和时间节点τ之间的时间差，θ表示异常波动点对其它点影响强弱的调节系数，m为滑动窗口大小，表示t时刻标准化后的数据点；所述异常波动点满足： 其中，datat表示t时刻的历史时间序列数据，datat-1表示t-1时刻的历史时间序列数据，表示滑动窗口m中多个数据点的平均值，表示滑动窗口m中多个数据点的标准差，ω为控制异常波动点检测阈值的实验系数，Gapt为异常波动点；利用预测模型的ConvLSTM网络对调整后的历史时间序列数据进行特征提取，利用双注意力机制自适应调整不同历史时间序列数据的影响权重，得到权重调整后的时间序列数据特征；基于权重调整后的时间序列数据特征，利用所述预测模型预测出所述目标预测时间对应的时间序列预测结果。

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