北京
国家知识产权局信息显示，中国长江电力股份有限公司申请一项名为“基于序列分解与卷积网络的长时多变量时间序列预测方法”的专利，公开号CN122818216A，申请日期为2026年6月。
专利摘要显示，基于序列分解与卷积网络的长时多变量时间序列预测方法，属于人工智能、大数据分析及时间序列预测技术领域，解决现有长时多变量时间序列预测模型存在时序分量解耦困难、多变量关联挖掘不足、计算复杂度高、长序列预测精度低、易出现相位滞后与误差累积等问题。本发明先对数据归一化并完成初始序列分解、扩展与高维嵌入；依托多层序列分解卷积层，通过时序卷积、特征卷积、前馈变换逐层提取特征并拆分分量，同时加权累积全局趋势；融合深层季节分量与全局趋势得到预测结果。本发明采用全卷积架构，兼顾运算效率与预测精度，可自适应匹配不同周期特征数据，抗干扰能力强，有效改善相位滞后与误差累积问题，适用于交通、电力、金融、气象等多类场景。
天眼查资料显示，中国长江电力股份有限公司，成立于2002年，位于北京市，是一家以从事电力、热力生产和供应业为主的企业。企业注册资本2446821.7716万人民币。通过天眼查大数据分析，中国长江电力股份有限公司共对外投资了48家企业，参与招投标项目8210次，财产线索方面有商标信息231条，专利信息8320条，此外企业还拥有行政许可439个。
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本文源自：市场资讯
作者：情报员
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