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龙图腾网获悉北京浩太同益科技发展有限公司申请的专利BI分析中多源时序数据融合预测模型的构建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：CN121480859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511650366.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权BI分析中多源时序数据融合预测模型的构建方法及系统是由刘广军设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本BI分析中多源时序数据融合预测模型的构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供BI分析中多源时序数据融合预测模型的构建方法及系统，涉及企业级业务智能分析技术领域，所述方法包括获取多源原始时序数据并进行标准化预处理；通过时序特征提取和业务特征提取得到多维度特征集合；采用注意力机制动态融合时序特征与业务特征，构建LSTM与XGBoost组合预测模型进行训练；基于独立验证集进行参数优化得到最终预测模型；系统包括数据获取与预处理单元、多维度特征提取单元、融合预测模型构建单元和模型验证与优化单元。本发明解决了多源时序数据融合不充分、模型难以捕捉复杂时空特征以及缺乏动态自适应能力的问题，提升了销售趋势预测和库存优化等企业级BI分析的准确性与实时性，并提升了预测精度。

本发明授权BI分析中多源时序数据融合预测模型的构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.BI分析中多源时序数据融合预测模型的构建方法，其特征在于，包括： 步骤1，基于企业级业务智能分析的业务需求，获取多源原始时序数据，对所述多源原始时序数据进行预处理，得到标准化多源时序数据；所述多源原始时序数据包括企业内部业务系统数据和外部关联数据； 步骤2，对所述标准化多源时序数据进行特征提取，得到多维度特征集合；所述特征提取包括时序特征提取和业务特征提取，时序特征提取通过时间序列分析算法计算趋势性、周期性和平稳性特征，业务特征提取结合产品类别、区域和客户群体业务维度挖掘业务指标关联性和维度属性特征； 步骤3，构建多源特征融合模块与预测模型框架；采用注意力机制对时序特征子集与业务特征子集进行权重计算，得到融合特征向量；将所述融合特征向量输入至由LSTM网络与XGBoost模型构成的组合预测模型进行训练，得到初始融合预测模型； LSTM网络采用三层门控循环单元结构，每层设置128个神经元，丢弃率设为0.2，输入序列长度设置为30个时间步；LSTM网络参数采用Xavier正态分布初始化，训练周期设为100轮，批量大小为32，使用Adam优化器进行参数更新，并采用学习率衰减策略；XGBoost模型采用梯度提升决策树框架，树的最大深度设置为10，学习率设为0.1，训练时设置验证集损失连续10轮未下降时终止训练的早停规则；LSTM网络与XGBoost模型的输出采用加权平均法集成，LSTM权重设为0.6，XGBoost权重设为0.4，权重根据验证集上的均方误差性能动态调整； 训练数据按7:3比例划分为训练集和验证集，采用时间序列交叉验证方法确保时序连续性，模型训练阶段设定RMSE阈值0.05作为性能验收标准； 步骤4，对所述初始融合预测模型进行验证与优化；选取独立验证数据集计算预测误差指标，包括平均绝对误差和均方根误差，若误差超出预设阈值，则调整注意力机制权重参数及模型超参数，重复训练直至误差满足精度要求，得到最终预测模型。

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