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[发明专利]物流运单时效推送方法、系统、设备及存储介质-CN202110332034.0在审
发明人：李玉娇 -专利权人：上海寻梦信息技术有限公司
申请日： 2021-03-29 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06Q10/08 文献下载
摘要：本发明提供了一种物流运单时效推送方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：采集待预测的物流运单数据，并从中提取待预测的物流运单特征；将所述待预测的物流运单特征输入送达时长预测模型，获取输出的送达时长预测结果，所述送达时长预测结果包括预测送达时长和对应的预测概率；确定所述预测送达时长中的最晚送达时长；根据推送时长筛选规则选择待推送时长；根据所述待推送时长、所述待推送时长的预测概率和所述最晚送达时长生成推送信息本发明可以基于送达时长预测模型进行送达时长预测，并且在与用户端进行交互时，不仅推送最晚送达时长，同时推送选择的待推送时长和预测概率，以提供更多的信息预测和推送服务。
物流运单时效推送方法系统设备存储介质

[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]一种电力业扩项目时长的预测方法和装置-CN202210269439.9在审
发明人：林镜星;周鑫;林其雄;谢志炜;许斌斌;黄智豪 -专利权人：广东电网有限责任公司广州供电局
申请日： 2022-03-18 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种电力业扩项目时长的预测方法，包括：获取待预测的电力业扩项目时长的初始数据；将初始数据输入至训练好的混合预测模型，得到混合预测模型输出的时长预测值，其中，混合预测模型包括BP预测子模型、DBN预测子模型和ELM预测子模型；时长预测值包括BP预测子模型输出的第一时长预测值、DBN预测子模型输出的第二时长预测值和ELM预测子模型输出的第三时长预测值；根据第一时长预测值、第二时长预测值和第三时长预测值和预设的权重值，得到待预测的电力业扩项目时长。本申请通过信息熵和平均互信息确定预设的权重值，利用权重值得到训练好的混合预测模型，根据训练好的该混合预测模型，得到电力业扩项目时长。
一种电力项目预测方法装置

[发明专利]训练模型的训练时长预测方法及装置-CN201910782983.1在审
发明人：张书博 -专利权人：广东浪潮大数据研究有限公司
申请日： 2019-08-23 - 公布日： 2019-11-29 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供一种训练模型的训练时长预测方法及装置，包括：当训练模型进行迭代训练时，确定训练模型的当前迭代训练的训练时长；获取与当前迭代训练对应的第一预测训练时长；将训练时长输入预先训练完成的LSTM模型中，得到LSTM模型输出的第二预测训练时长；依据第一预测训练时长，和预设的卡尔曼滤波算法对第二预测训练时长进行修正，得到修正后的修正预测训练时长，将修正预测训练时长保存至预设的数据表中；将修正预测训练时长确定为训练模型的下一次迭代训练的预测训练时长本发明应用LSTM模型得到训练模型进行下一次迭代训练的预测训练时长，并应用卡尔曼滤波算法对预测训练时长进行修正，以得到更加准确的预测训练时长。
时长预测训练模型修正迭代训练卡尔曼滤波算法一次迭代预设时长确定时长预测应用输出保存

[发明专利]视频观看时长预测方法、装置、存储介质以及终端-CN202110445418.3有效
发明人：郭凯 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-04-23 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： H04N21/442 文献下载
摘要：本申请公开了一种视频观看时长预测方法、装置、存储介质以及终端，涉及大数据处理技术领域。首先获取目标类型的目标视频集合，基于时长预测模型得到目标视频集合对应的观看时长模型预测值；然后获取目标用户针对目标视频集合对应的历史观看时长；最后根据观看时长模型预测值以及历史观看时长，确定目标用户针对目标视频集合对应的观看时长最终预测值由于可以通过预先设置的预测模型得到观看时长模型预测值，那么通过结合观看时长模型预测值以及历史观看时长，可以得到目标视频集合对应的观看时长最终预测值，相较于仅仅通过用户历史的视频观看行为来预测用户的视频观看时长，可以有效提高预测用户的视频观看时长的准确率。
视频观看预测方法装置存储介质以及终端

[发明专利]音素时长预测建模方法及音素时长预测方法-CN201611027187.X有效
发明人：陶建华;郑艺斌;温正棋;李雅 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2016-11-18 - 公布日： 2020-02-28 - 主分类号： G10L13/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种对音素时长进行建模和预测的方法，利用计算机程序自动获取训练数据集，并对训练数据中的离群点进行自动剔除；对文本特征通过音向量和组合决策树建模，使文本特征的描述更加方便和精确；在音向量训练中，采用统计语言模型的训练方法来联合训练音向量和词向量，最大程度上保留了发音单元的连贯特性，不需要任何手工标注信息，从而大大降低了系统实现的复杂度和人工参与程度；采用双向长短时记忆循环神经网络对音素时长模型进行建模，能够更好地考虑上下文信息，也更加符合音素时长预测的本质。利用本发明，大大提高了时长预测的准确性，进而提高语音合成的表现力和自然度。
音素预测建模方法

[发明专利]一种预测车辆烘干设备预热时长方法-CN202110814516.X在审
发明人：赵坚;周军;邓海军;汤耀文;江克洪;尤亚帝;付学成;魏鹏杰;李剑飞;谭延尧;于超;金纯旺;李瑞方 -专利权人：吉利汽车集团有限公司;浙江吉利控股集团有限公司
申请日： 2021-07-19 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：本发明提供一种预测车辆烘干设备预热时长方法，涉及车辆烘干设备领域，本发明解决的技术问题是如何提高烘干设备预热时长预测的准确性，本发明包括以下步骤：通过随机森林回归算法建立预热时长预测模型,获取包括外界气温数据、烘干设备余温数据以及烘干设备启动数据的当前预测烘干设备预热时长参数,对当前预测烘干设备预热时长参数通过包括关联合并的方式进行筛选,将筛选后的参数代入预热时长预测模型后输出当前烘干设备预热时长预测值，建立预热时长预测模型提高预测预热时长的准确性
一种预测车辆烘干设备预热方法

[发明专利]充电时长的预测方法、装置、计算机设备以及存储介质-CN202211145373.9在审
发明人：翟振威;张业浩;王坚;杨玉昆 -专利权人：广州汽车集团股份有限公司
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： B60L53/66 文献下载
摘要：本申请公开了一种充电时长的预测方法、装置、计算机设备以及存储介质。该方法通过接收时长预测请求；所述时长预测请求包括当前电量以及目标电量；基于预先或实时获取的电量与充电时长的对应关系、所述时长预测请求，确定预测充电时长；其中，所述对应关系包括车辆在不同起始电量下充电至不同终止电量所需的充电时长通过车辆在不同时刻的充电埋点数据，准确确定车辆在不同起始电量下充电至不同终止电量所需的充电时长，进而能够基于时长预测请求准确预测充电时长。
充电预测方法装置计算机设备以及存储介质

[发明专利]接单时长预测方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202010988796.1在审
发明人：吴奕男 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2020-09-18 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种接单时长预测方法、装置、电子设备及可读存储介质，所述方法获取待预测服务订单的订单相关信息，将订单相关信息作为预设的接单时长预测模型的输入，根据接单时长预测模型预测所述待预测服务订单的接单时长由于接单时长预测模型是通过获取的多种价格的样本服务订单及其对应的目标接单时长训练得到的，这样，一定程度上可以在降低价格因素影响的同时，为训练过程提供更丰富全面的训练数据，使模型可以学习到更全面的服务订单蕴含的特征，进而提高训练得到的接单时长预测模型的预测准确性。相应地，使用该接单时长预测模型预测待预测服务订单的接单时长，可以提高预测得到的接单时长的准确性。
接单时长预测方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]一种语音合成单元时长的预测方法及装置-CN201110167390.8有效
发明人：王愈;李健 -专利权人：北京捷通华声语音技术有限公司
申请日： 2011-06-21 - 公布日： 2011-11-02 - 主分类号： G10L13/08 文献下载
摘要：本发明提供了一种语音合成单元时长的预测方法和装置，包括：针对上下文环境参数，采用逐步线性回归的时长预测模型，对语音合成单元的时长进行初始预测，获得初始时长预测结果；采用决策树-高斯混合模型对所述初始时长预测结果进行分配，得到分配后的时长预测结果。本发明能够提高时长预测结果的准确性，使得从语音合成系统中合成出的语音具备真实的韵律感。
一种语音合成单元预测方法装置

[发明专利]停电时长预测方法、装置、设备和存储介质-CN202211349324.7在审
发明人：万井洲;张丽;严杰峰;叶伟灵 -专利权人：广东卓维网络有限公司;广东电网有限责任公司佛山供电局
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供一种停电时长预测方法、装置、设备和存储介质，其中方法包括：选取统计时间段，根据统计时间段获取所有停电事件；统计在统计时间段内每个停电事件的停电类型；计算每个停电类型的停电类型总时长；根据停电类型总时长和对应停电类型的停电客户数计算停电类型平均时长；将停电类型平均时长和对应的停电类型输入停电时长预测模型进行预测，得到预测停电时长和预测停电类型。通过对停电事件的停电类型进行分类统计，以及按照停电类型计算停电类型平均时长，能够更好的描述在统计时间段内的停电事件。相比于使用线性回归预测停电时长，使用由训练待训练卷积神经网络得到的停电时长预测模型能够更准确的预测停电时长，还可以预测停电类型。
停电预测方法装置设备存储介质

[发明专利]班车到站时刻的预测方法、装置、设备、存储介质-CN202211676056.X在审
发明人：甘海彬;闫鑫;张汉就 -专利权人：东信和平科技股份有限公司
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G08G1/123 文献下载
摘要：本发明提出了一种班车到站时刻的预测方法、装置、设备、存储介质，该方法包括：获取目标班车的预测信息，预测信息包括预测时刻和预测站点信息；根据预测信息从预设的历史数据中获取多个参考历史样本；基于预设的深度学习聚类模型，对历史行驶时长进行聚类得到参考行驶时长区间，将历史行驶时长位于参考行驶时长区间的参考历史样本确定为目标历史样本；根据目标历史样本的历史行驶时长确定预测行驶时长，根据预测行驶时长确定目标班车到达目标站点的预测到站时刻根据本发明实施例的技术方案，能够在根据预测信息匹配出参考历史样本后，对通过聚类模型对历史行驶时长进行聚类，筛除误差较大的样本，提高预测的准确性。
班车到站时刻预测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种深度学习训练时长的预测管理方法、装置及设备-CN202211196478.7在审
发明人：张书博 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种深度学习训练时长的预测管理方法、装置及设备，所述方法用于预测管理深度学习GPU芯片的训练时长，包括步骤：获取所述GPU芯片的实际训练时长数据集，并通过LSTM网络训练生成LSTM预测模型；根据第一迭代训练时长数据、所述LSTM预测模型生成预测训练时长数据；获取所述GPU芯片的实际监控训练时长数据，基于所述实际监控训练时长数据通过卡尔曼滤波算法对所述预测训练时长数据进行修正计算、生成第二迭代训练时长数据通过上述技术方案，可解决目前目前人工智能云平台无法提供模型训练时长预测功能、深度学习GPU芯片算力空间伪占满的问题。
一种深度学习训练预测管理方法装置设备

[发明专利]一种预测Kubernetes挂载卷时长的方法及装置-CN202011111868.0有效
发明人：张振广 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2020-10-16 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本发明公开一种预测Kubernetes挂载卷时长的方法及装置，获取多组历史挂载卷时长参数组成预测样本；根据预测样本建立正态分布模型，计算挂载卷理论时长；执行挂载卷时，根据挂载卷理论时长预测挂载卷剩余时长并显示本发明利用历史参数基于正态分布预测一个卷的挂载总时长，挂载过程中动态提示剩余时长，优选地在耗时超过预测总时长时，利用累计概率预估发生故障的概率，使用户不再盲目等待，实时了解运行动态。
一种预测 kubernetes 挂载卷时长方法装置

[发明专利]ETA模型生成方法和装置、ETA预测方法和装置、电子设备-CN201810439602.5在审
发明人：冀晨光;刘凯奎;刘英群;夏磊洲;刘岭岭;李百丰;吴禄裕 -专利权人：高德信息技术有限公司
申请日： 2018-05-09 - 公布日： 2019-11-19 - 主分类号： G01C21/34 文献下载
摘要：本发明提供了一种ETA模型生成方法和装置、ETA预测方法和装置、电子设备，其中，ETA模型生成方法包括：获取导航路径中包括的各道路段的历史旅行时长以及实时旅行时长；利用融合因子，对各道路段的历史旅行时长和实时旅行时长进行融合操作，得到各道路段的预测旅行时长；根据路口行驶模型，获取路口预测行驶时长；根据导航路径中包括的各道路段的预测旅行时长和各路口对应的路口预测行驶时长，获取导航路径的预测旅行时长；根据预测旅行时长和实际旅行时长进行回归计算，得到目标融合因子和各路口目标行驶时长，并生成ETA模型。本发明实施例的方案，能够提高预计到达时间的预测准确性，同时模型为机器学习化模型，训练成本低、上线预测速度快。
时长旅行预测道路段路口导航路径方法和装置模型生成行驶电子设备回归计算机器学习目标融合行驶模型融合上线

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