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龙图腾网获悉安徽理工大学申请的专利一种基于物联网安全的数据预测处理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：CN120180365B 。

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：202510277824.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于物联网安全的数据预测处理系统是由邵叱风;李多芹;李福福;王倩倩;李珂设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网安全的数据预测处理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物联网安全的数据预测处理系统，涉及数据处理技术领域，包括以下步骤：步骤一：数据预处理；步骤二：数据平稳化；步骤三：ARIMA建模与残差提取；步骤四：LSTM残差建模；步骤五：预测结果融合，该发明中：ARIMA建模与残差提取、LSTM残差建模和预测结果融合，ARIMA负责提取时序中的显性线性规律，LSTM专注于学习ARIMA预测后的残差序列，实现“线性基模+非线性修正”的双层建模，有效针对物联网安全数据中的复杂时序数据处理；在预测结果融合中，加入αt动态权重系数，控制ARIMA与LSTM预测结果的贡献比例，β灵敏度调节因子，决定权重随残差变化的陡峭程度，可以根据实际情况进行灵活调节，提高了系统的灵活性。

本发明授权一种基于物联网安全的数据预测处理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网安全的数据预测处理系统，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一：数据预处理，包括统一多源数据时间戳，对缺失值采用线性插值或前向填充，所述数据包括设备的操作日志和传感器数据； 步骤二：数据平稳化，包括通过ADF检验判断数据平稳性，进行差分或对数变换； 步骤三：ARIMA建模与残差提取； 步骤四：LSTM残差建模； 步骤五：预测结果融合，ARIMA生成基线预测，LSTM对参数序列预测，两者叠加得到结果， 所述步骤五中通过叠加公式进行融合 叠加公式为：，，其中为灵敏度系数，随残差绝对值自适应调整权重，取值在0-1之间，为动态权重系数； β的调参策略； 通过PID控制器动态调整β，调整公式为：，其中、、分别代表比例、积分和微分系数； 步骤六：评估指标，用于量化模型预测能力； 所述步骤三包括以下步骤： S31、参数定义，对ARIMAp,d,q中的参数进行定义，p：自回归阶数，d：差分阶数，q：移动平均阶数； S32、参数确定，ACFPACF图分析，若ACF拖尾、PACF截尾与k阶ARk，若ACF截尾与m阶、PACF拖尾MAm，最小化AIC或者BIC，，，k为模型参数总数，L为似然换数值，n为样本量； S33、模型训练，ARIMA方程为： L为滞后算子，; 为自回归系数，为移动平均系数，； S34、残差提取和白噪声检验，残差序列为，白噪声检验采用Ljung-Box检验，，为滞后k阶的自相关系数，m为最大滞后阶数。

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