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[发明专利]基于自适应LGBM的超短期电价预测方法-CN202310401621.X在审
发明人：刁瑞盛;逯帅;孟达;张纲;刘磊;吴春燕;程晗;谢洹;张波;江正涛;任泉;代银平 -专利权人：深圳华茂能联科技有限公司
申请日： 2023-04-08 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06Q30/0201 文献下载
摘要：本发明提供一种基于自适应LGBM的超短期电价预测方法，涉及电气工程技术领域。方法包括：收集与预处理预设时长内的历史电价数据，形成样本库；将样本库拆分为训练集与验证集，并采用LGBM算法、利用训练集对日前电价预测模型进行训练；S5：初始化日前电价预测模型，并采用LGBM算法、利用训练集对日前电价预测模型进行训练；利用验证集测试训练后的日前电价预测模型的预测精度，记录日前电价预测模型的预测精度；从训练后的日前电价预测模型中选取精度最高者，作为最优模型；采集实时电价数据，形成预测模型特征向量，输入到最优模型中，输出实时电价数据预设时长内的电价预测结果该方法能够准确、及时地预测出日前电价。
基于自适应 lgbm 短期电价预测方法

[发明专利]图像预测方法、装置、设备、介质和程序产品-CN202310321334.8在审
发明人：陈亮;张勇 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像预测方法、装置、设备、介质和程序产品，属于人工智能领域。所述方法包括：获取输入图像，以及输入图像的增广图像；将输入图像输入第一图像预测模型进行特征提取，得到图像特征；以及，将增广图像输入第一图像预测模型进行特征提取，得到增广特征；第一图像预测模型是指在训练阶段结束得到的预训练图像预测模型中增加适应性参数层得到的模型；基于图像特征和增广特征，对第一图像预测模型的适应性参数层进行参数更新，得到用于进行图像预测的第二图像预测模型；将输入图像输入第二图像预测模型进行图像预测，得到输入图像对应的图像预测结果。上述方案可以提高图像预测模型的泛化能力。
图像预测方法装置设备介质程序产品

[发明专利]一种基于自修正融合模型的成本预测方法以及装置-CN202111329023.3有效
发明人：刘莉;张智慧;李包华;赵菀刘茜 -专利权人：华东交通大学
申请日： 2021-11-10 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种基于自修正融合模型的成本预测方法以及装置，所述方法包括：提取项目特征数据并进行预处理；将所述项目特征数据输入主模型以确定成本初值以及预测残差；将所述预测残差作为次模型的输入，以确定预测残差值；根据所述预测残差值对所述成本初值进行修正以确定预测成本。本发明采用自修正融合算法通过主次双模型进行预测，先由主模型融合算法进行预测成本初值，再利用主模型生成的残差序列作为次模型的数据集，接着用次模型残差自适应神经网络算法预测残差值，最后用残差值修正主模型预测值，提升施工成本预测值的准确性，快速完成施工成本预测。
一种基于修正融合模型成本预测方法以及装置

[发明专利]场强预测方法、装置、设备及存储介质-CN201811531563.8有效
发明人：裘瑞涛 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2018-12-14 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： H04B17/318 文献下载
摘要：本发明公开了一种场强预测方法、装置、设备及存储介质。其中，场强预测方法，包括：在数据全集中获取与目标场景统计量特征相似的参考场景；基于目标场景的部分参数与所述参考场景中相应的历史参数进行模型训练，从而得到预测模型；使用所述预测模型对目标场景的其他参数进行预测选取统计量特征相似的参考场景，基于目标场景的部分参数和参考场景的历史参数进行模型训练，并基于训练得到的预测模型对目标场景中的其他参数进行预测，通过基于目标场景的部分参数和参考场景的历史参数进行模型训练，对预测模型进行修正，从而得到更优的预测模型，使预测模型具有更高的场强预测精度，从而提高了场强预测的精度。
场强预测方法装置设备存储介质

[发明专利]用户属性预测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110043538.0在审
发明人：王畅;李皓;黄明凯;白琨 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-01-13 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种用户属性预测方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：获取待预测用户在第一用户特征维度上的第一用户特征和第一子模型，根据第一用户特征和第一子模型生成第一数据预测参数；基于私域传输通道接收第二参与设备根据第二数据预测参数所生成的数据预测随机数；第二数据预测参数是由第二参与设备根据待预测用户在第二用户特征维度上的第二用户特征和第二子模型的模型参数所生成；对第一数据预测参数和数据预测随机数进行模型预测参数合成处理，以得到针对目标模型的模型预测参数；目标模型由第一子模型和第二子模型构成；根据模型预测参数预测并输出待预测用户的用户属性。采用本申请，可提高针对用户属性的预测效率。
用户属性预测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]使用集成模型的放射治疗计划-CN201480022539.5有效
发明人： E·屈塞拉;C·M·玛丽亚;J·哈特曼;J·佩尔托拉;J·诺德 -专利权人：瓦里安医疗系统国际股份公司
申请日： 2014-03-14 - 公布日： 2018-08-03 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：用于使用具有扩展适用区域的集成模型的自动生成治疗计划参数的系统和方法。集成模型集成了多个预测模型，从其可以自动选择合适的预测模型以执行新病例的预测。该集成模型可以操作以评估由每个预测模型生成的预测结果和相关联的预测可靠性，并选择地输出满意的预测。替代地，集成模型可以通过决策层级选择合适的预测模型，其中每个级别对应于患者数据特征集合的划分并且下级层级的划分嵌入上级层级的划分。
使用集成模型放射治疗计划

[发明专利]一种mRNA疫苗转染效率的预测方法、装置及介质-CN202211121564.1在审
发明人：高玮;陶静雯;张晓雪;李柱 -专利权人：明度智云（浙江）科技有限公司
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本申请涉及机器学习技术领域，公开了一种mRNA疫苗转染效率的预测方法，包括：获取待测疫苗配方数据和预测需求；根据预测需求确定对应的预测模型；其中，预测模型为基于核脊回归模型、线性回归模型、lightGBM模型中任一种模型构建得到的疫苗配方数据和转染效率之间的关系模型；利用确定的预测模型对待测疫苗配方数据进行转染效率的预测。本申请通过模型预测疫苗转染效率，能够量化疫苗配方的转染效率，为研究人员对mRNA疫苗的优化设计提供支持。
一种 mrna 疫苗转染效率预测方法装置介质

[发明专利]一种面向飞机作动系统的状态预测方法-CN202210946875.5有效
发明人：王凯;张宏达 -专利权人：中国民航大学
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向飞机作动系统的状态预测方法，步骤如下：建立飞机作动系统物理仿真模型，并以真实部件参数和QAR数据作为激励源，获取部件运行参数数据；数据预处理形成预测模型的标准输入数据集；建立飞机作动系统BiLSTM预测模型；使用改进后的INSGA‑II算法优化BiLSTM预测模型超参数；将BiLSTM预测模型和超参数优化模型融合，构造出INSGA‑BiLSTM飞机作动系统状态预测模型。本发明建立双向BiLSTM预测模型，并通过改进INSGA‑II算法优化模型超参数，使预测结果更精确。
一种面向飞机系统状态预测方法

[发明专利]电影上座率预测方法和系统-CN201610450944.8在审
发明人：李影;岳阳;贾统;吴中海 -专利权人：北京大学
申请日： 2016-06-21 - 公布日： 2016-11-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公布了一种电影上座率预测方法及其系统，包括离线模型训练阶段与在线上座率预测阶段，根据已上映影片信息得到数据集，基于机器学习方法训练得到上座率预测模型，再利用模型预测得到待预测影片的上座率预测值。系统包括预测模型训练模块和上座率预测模块；训练模块包括电影上座率特征提取器和电影上座率预测模型训练器，用于提取训练特征生成数据集，得到预测模型；预测模块包括预处理器和预测模型；对数据进行预处理得到待预测影片数据，输入到预测模型计算得到预测值。本发明实现对电影上座率进行自动预测，可作为电影发行阶段的重要商业智能参考，帮助提高电影票房收入并节省资源。
电影上座率预测方法系统

[发明专利]业务数据预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202010276366.7在审
发明人：郝吉芳;赵钧陶 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2020-04-09 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本申请提供了一种业务数据预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。所述方法包括：在需要对未来的指定时段内的业务数据进行预测时，获取与所述指定时段对应的历史同期的历史业务数据；根据所述历史业务数据，确定预测模型对应的初始模型参数；调用所述预测模型根据初始模型参数和所述历史业务数据，预测得到指定时段对应的第一预测结果和预测残差值，根据预测残差值确定预测模型对应的目标模型参数；调用所述预测模型根据所述目标模型参数和所述历史业务数据，对所述预测残差值进行处理，得到所述指定时段对应的第二预测结果；根据所述第一预测结果和所述第二预测结果，确定所述指定时段对应的预测数据。本申请可以提升数据预测的准确率。
业务数据预测方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]基于特征选择和组合预测模型的母线负荷短期预测方法-CN202310403496.6在审
发明人：梅飞;陆嘉华;华昊辰;余昆;陈星莺;杨赛;唐瑜;甘磊;王博 -专利权人：河海大学
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征选择和组合预测模型的母线负荷短期预测方法，包括：从多种气象特征构建的原始气象特征集中选择最优气象特征集；以未来最优气象特征值和日期时间特征值一起作为特征，构建BP回归负荷预测模型，输出负荷回归预测值；以最优气象特征历史值和负荷历史值一起作为时间序列预测模型的特征，构建时间序列负荷预测模型，输出负荷时序预测值；以BP回归预测模型的负荷回归预测值、时间序列预测模型的负荷时序预测值以及待预测负荷的日类型特征值一起作为特征，构建组合回归预测模型，输出最终负荷预测值。本发明通过特征选择流程选择最优气象特征，构建组合预测模型输出预测结果，为调度人员对电力系统的调度计划安排提供了依据。
基于特征选择组合预测模型母线负荷短期方法

[发明专利]一种基于迁移学习的建筑能耗预测方法及设备-CN202011208192.7有效
发明人：孙鸿昌;唐敏佳;陶庆举;贾卫;张卫芳;黄广国;崔钦超 -专利权人：山东大卫国际建筑设计有限公司
申请日： 2020-11-03 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于迁移学习的建筑能耗预测方法及设备，用以解决现有的缺乏历史能耗数据的建筑，从头建立预测模型，过程非常复杂且耗费较多时间的问题。该方法通过构建预测模型，将第一建筑的历史能耗数据输入预测模型，得到第一预测能耗数据；根据总能耗数据，得到总周期分量，总能耗数据包括历史能耗数据和第一预测能耗数据；根据总能耗数据和总周期分量，通过预测模型，得到预测剩余分量；根据总周期分量和预测剩余分量，计算第二预测能耗数据，确定预测模型训练完成；根据第二建筑的历史能耗数据对训练完成的预测模型进行调整，通过调整后的预测模型得到第二建筑的预测能耗数据。减少建立预测模型的时间，提升了能耗数据预测的工作效率。
一种基于迁移学习建筑能耗预测方法设备

[发明专利]联合学习中的预测方法及装置-CN202111639622.5在审
发明人：张敏;王瑞杨 -专利权人：新智我来网络科技有限公司
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开涉及联合学习技术领域，提供了一种联合学习中的预测方法及装置。该方法包括：利用多个参与方的参与方模型对待预测数据进行预测，得到第一预测结果；基于第一预测结果更新多个参与方的参与方模型的模型参数；利用更新模型参数后的多个参与方的参与方模型对待预测数据进行再预测，得到第二预测结果；根据多个参与方对应的第二预测结果，计算第三预测结果。采用上述技术手段，解决现有技术中，联合学习中，没有将预测结果和模型的训练联系起来，同时只能使用联合学习模型进行预测等问题。
联合学习中的预测方法装置

[发明专利]一种作业时长预测方法、系统、设备和存储介质-CN202211410326.2在审
发明人：李贺;曹荣强;周纯葆;李凯;万萌;王晓光;王珏;王彦棡;苏丹;庞思睿 -专利权人：中国科学院计算机网络信息中心;国网智能电网研究院有限公司;国网冀北电力有限公司信息通信分公司;国网冀北电力有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种作业时长预测方法、装置、设备和存储介质，该方法包括获取作业调度任务，所述作业调度任务包括需调度作业，获取需调度作业的最终作业特征，从至少两种作业时长预测模型中选择目标作业时长预测模型；将所述最终作业特征输入至所述目标作业时长预测模型，基于所述目标作业时长预测模型预测并输出需调度作业的作业时长，本发明实施例的作业时长预测方法能够从至少两种作业时长预测模型中选择目标作业时长预测模型，并基于目标作业时长预测模型预测需调度作业的作业时长，提高了作业时长预测的准确度。
一种作业预测方法系统设备存储介质

[发明专利]轨道线预测及其模型构建方法、装置和电子设备-CN202310339665.4在审
发明人：滕达;刘新锐;王文通;徐枫;刘强 -专利权人：北京石油化工学院
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本申请涉及一种轨道线预测及其模型构建方法、装置和电子设备，涉及神经网络技术领域。该轨道线预测模型构建方法包括：将轨道线图片输入至初始轨道线预测模型，通过初始轨道线预测模型提取轨道线图片的特征得到全局特征；通过初始轨道线预测模型将全局特征划分成各个子特征，获取各个子特征预测轨道线正确的概率，根据概率计算损失函数；根据损失函数，优化初始轨道线预测模型的参数后，返回执行将轨道线图片输入至初始轨道线预测模型的步骤，直至损失函数趋于稳定时，将初始轨道线预测模型作为最终的轨道线预测模型。解决目前因计算量大导致轨道线预测效率低的问题。
轨道预测及其模型构建方法装置电子设备