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[发明专利]模型预测-CN202080092727.0在审
发明人： H·栾;J·C·卡塔纳萨拉查;曾军 -专利权人：惠普发展公司，有限责任合伙企业
申请日： 2020-01-31 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： B29C64/386 文献下载
摘要：本文描述了用于模型预测的方法的示例。在一些示例中，一种方法包括预测补偿模型。在一些示例中，基于三维(3D)物体模型来预测补偿模型。在一些示例中，一种方法包括预测变形模型。在一些示例中，基于补偿模型来预测变形模型。
模型预测

[发明专利]基于时间序列预测模型适用性量化的预测模型选择方法-CN201510324353.1在审
发明人：彭宇;刘大同;郭力萌;彭喜元 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2015-06-12 - 公布日： 2015-09-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：基于时间序列预测模型适用性量化的预测模型选择方法，涉及时间序列预测模型预测领域。本发明是为了解决现有的时间序列特性预测方法对预测模型输出的预测结果预测角度单一，无法实现对预测模型性能的全面、综合的预测，导致预测效果差的问题。本发明根据每个预测模型的预测步长P、真实值x_k和预测模型输出结果获得各预测模型的误差和预测效率，根据预测需求在m个预测模型中，结合各预测模型的误差和预测效率，选取满足预测需求的最优预测模型，若满足预测需求的预测模型为一个，则该预测模型为最优预测模型，若满足预测需求的预测模型为多个，则将多个预测模型两两进行预测能力差异性检验它可用于对预测模型进行预测。
基于时间序列预测模型适用性量化选择方法

[发明专利]基于模型复用的模型预测方法、模型预测装置及系统-CN202011023294.1在审
发明人：陈超超;王力;周俊 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-09-25 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本说明书的实施例提供一种基于模型复用的模型预测方法、装置及系统。在该模型预测方法中，使用模型拥有方处的多个可复用预测模型中的每个可复用预测模型来分别对数据拥有方处的待预测数据进行预测得到各个可复用预测模型的预测标签，所述预测标签通过在数据拥有方和模型拥有方之间对待预测数据和各个可复用预测模型分别进行安全计算得到，并且多个可复用预测模型具有相同的模型预测特征。随后，根据各个可复用预测模型的预测标签以及各个可复用预测模型的模型权重，确定待预测数据的预测标签，各个可复用预测模型的模型权重是在数据拥有方具有的数据样本集下的模型权重。
基于模型预测方法装置系统

[发明专利]订单量预测方法和设备-CN202110646023.X在审
发明人：朱颖婷;单杏花;朱建生;杨立鹏;李雯;梅巧玲;樊春美;范茂洋;王元媛;段应杰;于澎;张智;仲硕;冯翊珂;郝晓培;潘朝武;王拓;王思宇;马杰;赵楠 -专利权人：中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所;中国国家铁路集团有限公司;北京经纬信息技术有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种订单量预测方法和设备。该方法包括：确定订单量预测模型；订单量预测模型包括第一预测子模型和第二预测子模型。可选的，第一预测子模型可以为LSTM预测模型，第二预测子模型可以为l i ghtGBM预测模型。将待预测日期输入订单量预测模型；其中，订单量预测模型中的第一预测子模型输出待预测日期的第一预测值；第二预测子模型输出待预测日期的第二预测值；根据第一预测值和第二预测值的加权，确定待预测日期的预测订单量。本发明实施例方案可以实现对订单量的预测。
订单预测方法设备

[发明专利]模型融合方法、预测方法、装置、设备及存储介质-CN202011416145.1在审
发明人：付金伟 -专利权人：上海明略人工智能（集团）有限公司
申请日： 2020-12-04 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种模型融合方法、预测方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取多个预测模型；采用每个预测模型对目标样本数据进行预测，得到每个预测模型的样本预测值；根据每个预测模型的样本预测值、以及目标样本数据对应的标准预测值，确定每个预测模型的预测误差；根据每个预测模型的预测误差，以及多个预测模型的预测误差，计算每个预测模型的权重；多个预测模型的权重分别为对混合应用场景中的输入数据进行预测的过程中，多个预测模型对输入数据的预测权重。使得基于多个预测模型的预测更加稳定，可以结合各预测模型的权重输出预测结果，提高对于输入数据的处理效果，使得预测结果更加准确。
模型融合方法预测装置设备存储介质

[发明专利]一种基于供电企业大数据模型库的用电预测方法-CN202010756694.7在审
发明人：郭乃网;解梁军;宋岩;沈泉江;吴裔;王彬彬;杨栋;陈开能 -专利权人：国网上海市电力公司;华东电力试验研究院有限公司;星环信息科技(上海)有限公司
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于供电企业大数据模型库的用电预测方法，包括以下步骤：S1：调用用电预测模型库中的用电预测模型；S2：获取训练数据对用电预测模型进行训练，实现用电预测模型库模型版本的更新；S3：利用训练完成的用电预测模型进行用电预测；用电预测模型库包括数据预处理模型、短期负荷预测模型和空间负荷预测模型，数据预处理模型包括数据清洗模块、数据标准化模块和数据降噪模块，短期负荷预测模型包括基础预测模型、支持向量机预测模型、LTSM神经网络预测模型和台区聚类负荷预测模型，空间负荷预测模型用于对供电区域内未来电力负荷的大小和位置进行预测，与现有技术相比，本发明具有预测准确及时等优点。
一种基于供电企业数据模型库用电预测方法

[发明专利]中短期分时段大气常规污染物多目标混合预测方法-CN202211139127.2在审
发明人：庞继伟;张栩;郭炜;王秀兰;高敏;孙艺嘉;吴哲 -专利权人：中节能天融科技有限公司
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开中短期分时段大气常规污染物多目标混合预测方法，包括，构建第一预测模型、第二预测模型、第三预测模型及第四预测模型，其中第一预测模型、第二预测模型、第三预测模型及第四预测模型的预测起始时间点相同且预测时间依次递增；获取监测数据，其中监测数据包括大气污染物监测数据、气象数据及未来气象数据；通过第一预测模型、第二预测模型、第三预测模型及第四预测模型分别对监测数据进行分时段预测，基于分时段预测结果，得到大气常规污染物多目标混合预测结果以提高大气污染物浓度的预测精度
中短期时段大气常规污染物多目标混合预测方法

[发明专利]考虑预测误差的机柜设备发热量超短期预测方法及系统-CN202110407122.2在审
发明人：别如国;史红;王恩峰 -专利权人：德州欧瑞电子通信设备制造有限公司
申请日： 2021-04-15 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开提供了一种考虑预测误差的机柜设备发热量超短期预测方法及系统，包括：获取机柜内设备的发热量数据，并进行数据预处理；构建主预测模型和误差预测模型，并将所述预训练的主预测模型与误差预测模型进行组合，获得组合预测模型，利用所述组合预测模型对机柜设备发热量进行预测；其中，所述主预测模型利用LSTM网络建立，所述误差预测模型通过ELM算法建立，通过所述误差预测模型对所述主预测模型的预测结果进行修正。该发热量预测方法不但充分发挥了LSTM网络和ELM算法的优势，而且通过误差预测模型来纠正主预测模型得到的设备发热量预测结果，从而提高了预测模型的准确度和稳定性。
考虑预测误差机柜设备发热量短期方法系统

[发明专利]基于预测模型的数据预测方法、装置、设备及存储介质-CN202210245689.9在审
发明人：李希加 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-10 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，揭露一种基于预测模型的数据预测方法、装置、设备及存储介质，其中方法当待处理预测模型上线时，获取待处理预测模型对应的模型文件，得到初始模型文件，以及获取特征信息，将初始模型文件和特征信息存储于数据库中；接收和解析调用模型命令，以获取待预测主体编号、待预测数据日期以及预测模型标识；从数据库中获取预测模型对应的目标模型文件，并解析目标模型文件，以加载目标预测模型，获取待预测主体和待预测数据，并将待预测主体和待预测数据输入到目标预测模型中进行预测，得到预测结果。本申请实现模型的快速部署，有利于提高预测模型对预测数据预测效率。
基于预测模型数据方法装置设备存储介质

[发明专利]基于端到端模型的爬坡预测方法-CN202210043642.4在审
发明人：张媛媛;陈彦如;王浩;岳凯峰;赵万槟;李亚洁;刘宜珈;李京鹏;胡翔;陈良银 -专利权人：四川大学
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于端到端模型的爬坡预测方法。其方法主要包括数据预处理、预测模型训练、模型预测和风电功率爬坡检测四部分；预测模型训练包括主预测模型训练模块和误差修正模型训练模块，模型预测包括主模型预测模块和误差模型修正模块；主预测模型训练模块用于将历史风电功率数据、历史风速数据和预报风速数据作为模型输入；误差修正模型训练模块用于将主模型输出的风电功率预测残差序列作为数据集对误差修正模型进行训练测试；主模型预测模块用于对风电功率进行预测；误差模型修正模块用于将主预测模型的输出作为残差模型输入，预测残差修正初步预测值；风电功率爬坡检测模块用于风电功率预测序列的爬坡检测，得到爬坡预测特征量。
基于端到端模型爬坡预测方法

[发明专利]信息预测方法和装置-CN202010958608.0在审
发明人：杜宝坤;刘静娓;郝君;李健;张波 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司
申请日： 2020-09-14 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请公开了信息预测方法和装置，实现方案为：响应于接收到用户发送的预测请求，获取预测请求对应的预测信息；根据预测信息，确定预测过程中预测信息流经的所有预测子模型和所有预测子模型中各个预测子模型的先后顺序，其中，各个预测子模型通过联邦机器学习平台训练得到；基于各个预测子模型的先后顺序，将所有预测子模型中各个预测子模型进行关联，其中，关联用于表征在各个预测子模型之间建立关联关系，以确定各个预测子模型的输入和输出；基于关联后的各个预测子模型，对预测信息进行预测，生成预测请求对应的预测结果。该方案实现了一种利用联邦学习平台训练的模型进行在线数据预测的方法。
信息预测方法装置

[发明专利]碳配额价格预测模型生成方法、装置及电子设备-CN202310830711.0在审
发明人：郝健强;申旭辉;孙财新;穆爱梅;潘霄峰;濮宏达;关何格格;徐纯;王德志;李梦磊;任晓馗;胡家瑞;王鸿策 -专利权人：华能浙江能源销售有限责任公司;中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能海上风电科学技术研究有限公司
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06Q30/0283 文献下载
摘要：本公开提出了一种碳配额价格预测模型生成方法、装置及电子设备，涉及计算机领域，该方法包括：获取多个碳配额价格预测子模型和训练数据，其中，多个碳配额价格预测子模型为不同的模型；将训练数据分别输入至多个碳配额价格预测子模型中，以获取多个预测结果；基于预测结果和训练数据的真实结果，获取各碳配额价格预测子模型的模型权重；基于各碳配额价格预测子模型和各碳配额价格预测子模型对应的模型权重，建立目标碳配额价格预测模型。通过确定多个碳配额价格预测子模型的模型权重，建立目标碳配额价格预测模型，可以实现多模型预测碳配额价格，可以降低外部因素对模型预测的影响，提升预测的准确性和精度。
配额价格预测模型生成方法装置电子设备

[发明专利]一种基于方差最小的短期风功率预测方法-CN201510768952.2在审
发明人：曾杰;陈晓科;杨萍;徐晓刚;张弛;杨汾艳;李鑫;李兰芳;汪进锋;黄嘉健;黄杨珏;谢宁;张臻;王雪莹 -专利权人：广东电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2015-11-12 - 公布日： 2016-05-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于方差最小的短期风功率预测方法，包括如下步骤：1）根据历史风功率数据与历史气象数据的对应关系及最新的气象数据，分别用统计预测模型和物理预测模型预测风功率；2）根据风功率预测历史积累误差方差最小时，不同预测模型在风功率组合预测模型中所占的权重，动态调整单一的统计预测模型和物理预测模型所占的权值；所述组合预测模型是指由所述统计预测模型和物理预测模型构成的组合预测模型；3）得到组合预测模型的风功率预测数据；4）获取风电场实时出力数据，计算当前时间点的风功率误差，并根据当前时间点的风功率误差调整所述统计预测模型和物理预测模型所占的权值，更新组合预测模型的风功率预测数据。
一种基于方差最小短期功率预测方法

[发明专利]分类预测的方法、装置、可读存储介质及电子设备-CN202110506315.3在审
发明人：郭同 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2021-05-10 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本公开涉及一种分类预测的方法、装置、可读存储介质及电子设备，以提高分类预测的准确度。方法包括：将待分类信息输入级联顺序中的首个预测子模型，得到首个预测子模型输出的预测结果；针对级联顺序中的每一非首个预测子模型，将待分类信息以及该非首个预测子模型的前一预测子模型输出的预测结果输入该非首个预测子模型，得到该非首个预测子模型输出的预测结果，直到得到级联顺序中的最后一个预测子模型输出的最终分类结果，预测模型的训练包括：针对任一非首个预测子模型，根据该非首个预测子模型之前的预测子模型的训练结果对该非首个预测子模型的样本标注进行修正，并根据修正后的样本标注对该非首个预测子模型进行训练。
分类预测方法装置可读存储介质电子设备

[发明专利]预测方法、训练方法、装置、服务器及介质-CN202010413992.6有效
发明人：张雅淋 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2020-09-15 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本说明书实施例公开一种预测方法、训练方法、装置、服务器及介质，在所述预测方法中，基于预测模型中的多个预测子模型，得到待预测业务样本的多个业务预测结果，基于预测模型中的模型权重子模型，得到每个预测子模型对待预测业务样本进行预测时所占的权重，根据得到每个预测子模型的权重对每个业务预测结果进行加权，得到待预测业务样本的最终业务预测结果，本方案充分考虑到待预测业务样本本身的特点，使得每个预测子模型的模型权重更加可靠，进而提升了预测模型的预测准确度
预测方法训练装置服务器介质

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