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龙图腾网恭喜华为云计算技术有限公司申请的专利用于自动选择用于数据流时间序列预测的模型的方法和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：CN113366473B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：201980090455.8，技术领域涉及：G06F17/10；该发明授权用于自动选择用于数据流时间序列预测的模型的方法和系统是由克里斯蒂安·阿克塞尼;拉杜·都铎兰;斯蒂法诺·波托利;穆罕默德·啊·哈吉·哈桑;戈兹·布兰切设计研发完成，并于2019-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于自动选择用于数据流时间序列预测的模型的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供用于动态选择时间序列事件的预测模型的方法和系统。所述系统包括：统计逻辑，用于为窗口中的事件集生成一个或多个统计度量；关联逻辑，用于为所述窗口中的多个事件生成一个或多个时间序列关联度量；模型搜索逻辑，用于根据质量测量从多个预测模型中选择预测模型的最佳预测子集，所述质量测量表示每个预测模型根据所述一个或多个时间序列关联度量与所述时间序列之间的匹配程度；聚类逻辑，用于根据所述统计度量，对所述子集中的所述预测模型进行聚类；控制逻辑，用于根据所述预测模型的聚类和所述统计度量，选择所述子集中的一个预测模型；预测逻辑，用于使用所选择的预测模型从所述窗口中的所述多个事件实时生成预测输出。

本发明授权用于自动选择用于数据流时间序列预测的模型的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种用于动态选择时间序列事件的预测模型的计算机实现方法，其特征在于，所述方法在一个或多个处理器中使用包括累积高速缓存、第三方存储器和回退高速缓存的数据流量架构实现；其中，输入到所述数据流量架构的时间序列事件以先进先出的方式依次通过所述累积高速缓存、所述第三方存储器和所述回退高速缓存，所述方法包括以下步骤：a为窗口中的多个事件生成一个或多个统计度量，其中，所述窗口包括一系列所述时间序列事件；所述一个或多个统计度量是基于全局特征提取器计算更新函数、以根据所述时间序列中所述多个事件的前一个窗口的一个或多个统计度量进行增量计算生成的；所述一个或多个统计度量包括所述窗口中所述多个事件的偏度、峰度、标准偏差和均值中的一个或多个；所述全局特征提取器为用于特征提取的流运算符；b为所述窗口中的所述多个事件生成一个或多个时间序列关联度量；所述一个或多个时间序列关联度量是从所述时间序列中所述多个事件的所述前一个窗口的一个或多个时间序列关联度量增量生成的；所述一个或多个时间序列关联度量包括协方差、自相关函数、部分自相关函数、时空协方差函数、时空自相关函数和时空部分自相关函数中的一个或多个；c根据质量测量从多个预测模型中选择预测模型的子集，所述质量测量表示每个预测模型根据所述一个或多个时间序列关联度量与所述时间序列之间的匹配程度；d根据所述统计度量，对所述子集中的所述预测模型进行聚类；e根据所述预测模型的聚类和所述统计度量，选择所述子集中的一个预测模型；f使用所选择的预测模型从所述窗口中的所述多个事件实时生成预测输出；所述为窗口中的多个事件生成一个或多个统计度量，其中，所述窗口包括一系列所述时间序列事件，包括：将新事件存储在所述累积高速缓存中，将所述累积高速缓存中的最早事件移动到所述第三方存储器，并触发累积事件；将所述第三方存储器中的最早事件移动到所述回退高速缓存，删除所述回退高速缓存中的最早事件，并触发回退事件。

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