专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]时间序列数据预测-CN202180092709.7在审
  • 宋越月;B·P·耶普;陈洁秋;周广;桑俊俊 - 微软技术许可有限责任公司
  • 2021-12-02 - 2023-10-03 - G06Q10/06
  • 本公开内容提供了用于实现时间序列数据预测的方法、系统、装置和计算机程序产品。可以接收与目标时间序列数据相关联的输入数据集。可以接收对从模型库中选择目标预测模型的指示,其中,模型库包括针对执行时间序列数据预测而构建的多个候选预测模型。可以使用输入数据集来训练目标预测模型。经训练的目标预测模型可以被应用为经部署的预测模型,以用于执行时间序列数据预测。可以对经部署的预测模型执行在线学习迭代。
  • 时间序列数据预测
  • [发明专利]基于stacking集成学习算法的时空数据预测方法-CN201811017900.1有效
  • 贾兴林 - 成都卡普数据服务有限责任公司
  • 2018-09-03 - 2023-05-30 - G06F30/27
  • 本发明公开了一种能够能够提高预测效率和预测准确性的基于stacking集成学习算法的时空数据预测方法。该基于stacking集成学习算法的时空数据预测方法是在海量数据的基础上,利用stacking集成学习算法建立时空数据预测模型,避免了以往繁琐的时空数据统计建模过程,提升了时空数据建模的效率,同时用stacking集成学习算法建立的时空数据预测模型所需样本数据更少、时间复杂度更低、模型结果非“黑箱”等优点,可以大大提高时空数据预测效率,本发明的stacking时空数据建模技术兼顾处理时间、空间特征,动态、静态特征的特性,并且通过stacking的方法实现了特征的二次加工生成,将提升整体模型的训练效果;进而可以大大提高时空数据预测准确性。适合在数据处理技术领域推广应用。
  • 基于stacking集成学习算法时空数据预测方法
  • [发明专利]数据预测装置、数据预测方法以及电子设备-CN201410060143.1有效
  • 胡勇 - 车智互联(北京)科技有限公司
  • 2014-02-21 - 2017-02-08 - G06F17/30
  • 本发明提供了数据预测装置、数据预测方法以及电子设备,以克服现有的现有的一些数据预测技术的预测结果较不准确的问题。数据预测装置包括用于确定包括第一时间段和第二时间段的预测时间段的时间段确定单元;用于选择多个历史数据集的选择单元;用于确定多个第一历史数据组和第一当前数据组之间的相关性的相关性确定单元;用于根据所确定的相关性、利用多个第一历史数据组和多个第二历史数据组来获得第一当前数据组的估计值和第二当前数据组的估计值的估计单元;和用于基于第一当前数据组的估计值与其真实值之间的偏差来修正第二当前数据组的估计值、以获得第二当前数据组的预测值的修正及预测单元本发明的上述技术能够应用于数据预测领域。
  • 数据预测装置方法以及电子设备
  • [发明专利]金融数据预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310093442.4在审
  • 许平 - 中银金融科技有限公司
  • 2023-02-06 - 2023-06-23 - G06Q40/03
  • 本发明提供一种金融数据预测方法、装置、电子设备及存储介质,涉及数据处理技术领域,该方法包括:获取目标用户的对话语音以及所述目标用户的用户信息;所述对话语音是所述目标用户在金融对话场景下产生的;根据所述对话语音,对所述目标用户的消费偏好进行分类,得到所述目标用户的消费偏好等级;根据所述消费偏好等级和所述用户信息,获取所述目标用户的金融数据预测结果;所述金融数据预测结果包括放款额度预测结果和/或消费水平预测结果本发明实现在提高目标用户的金融数据预测的全面性、客观性以及精准性的同时,有效提升金融数据预测效率。
  • 金融数据预测方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]基于机器学习算法的数据预测软件系统-CN202210735729.8在审
  • 李乌云格日乐;候政宇 - 内蒙古大学
  • 2022-06-27 - 2022-08-30 - G06F30/27
  • 本发明涉及数据预测技术领域,具体是基于机器学习算法的数据预测软件系统,包括登录单元和操作系统,所述操作系统由数据导入模块、BP神经网路预测算法模块、结果输出模块以及数据可视化模块组成;数据导入模块:用于将待预测数据集导入;BP神经网路预测算法模块:通过对导入的数据数据进行学习训练,生成预测算法模型,再由算法模型进行预测,得到数据在训练过程中的拟合程度以及预测值。本发明通过对待预测数据集进行数据预处理,实现输入输出非线性映射,进而更便于网络进行训练和预测,提高学习力度和预测的精度,有效的保证了数据预测的精准性,同时便于用户更加清晰明了的查看预测值。
  • 基于机器学习算法数据预测软件系统
  • [发明专利]数据处理方法、装置、计算机设备及介质-CN202111244924.2在审
  • 曹阳;谢齐辉;陈萱;姜浩源 - 上海商汤科技开发有限公司
  • 2021-10-26 - 2022-01-04 - G06F16/51
  • 本说明书提供一种数据处理方法、装置、计算机设备及介质,所述方法包括:从多个特征计算图中获取与数据预测请求对应的目标特征计算图,其中,各特征计算图为基于结构化数据的多个特征参数之间的关联关系预先生成,以指示结构化数据的维度特征,数据预测请求用于请求对目标结构化数据进行预测处理;基于目标特征计算图和目标结构化数据,利用预先训练好的数据处理神经网络,确定数据预测请求对应的数据处理结果。通过先基于目标结构化数据所涉及的特征参数确定预测方向,再基于特征参数对应的具体数据进行预测分析,可以有效降低进行实际数据预测分析所需的计算量,并相应提高数据处理过程的效率。
  • 数据处理方法装置计算机设备介质
  • [发明专利]网络指标预测方法和装置、电子设备及存储介质-CN202310377817.X在审
  • 刘振;李洋;陆彦辉 - 深圳市大数据研究院
  • 2023-03-31 - 2023-06-27 - H04L41/149
  • 本申请实施例提供了一种网络指标预测方法和装置、电子设备及存储介质,属于人工智能、网络通信技术领域。该方法包括:获取待预测网络指标的样本预测数据;将第一样本网络数据输入至目标数据预测模型,得到第一预测网络数据;根据第一预测网络数据、第二样本网络数据得到预测误差数据,根据预测误差数据确定预测结果;若预测结果表示预测误差数据满足预设的预测条件,获取第一目标网络数据,将第一目标网络数据输入至目标数据预测模型,得到第二目标网络数据;将第一目标网络数据和第二目标网络数据输入至目标网络指标预测模型进行网络指标预测。本申请实施例能够利用不容易得到的数据进行网络指标预测,从而提高预测的准确性。
  • 网络指标预测方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种数据预测方法、装置、设备及存储介质-CN202110732640.1在审
  • 黄海龙 - 中国平安人寿保险股份有限公司
  • 2021-06-29 - 2021-09-03 - G06K9/62
  • 本发明实施例涉及人工智能领域,公开了一种数据预测方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:将样本数据输入第一神经网络模型,计算得到离散型业务数据的第一特征向量和连续型业务数据的第二特征向量;利用第一特征向量预训练第一神经网络模型,通过预训练后的第一神经网络模型计算得到第三特征向量;将第三特征向量与第二特征向量拼接处理得到的目标特征向量输入第二神经网络模型,并根据预测结果训练第一神经网络模型和第二神经网络模型,得到数据预测模型;将待检测业务数据输入数据预测模型,得到待检测业务数据预测结果,提高了数据预测的准确性。本发明涉及区块链技术,如可将业务数据写入区块链中,以用于数据取证等场景。
  • 一种数据预测方法装置设备存储介质

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