[发明专利]一种多模型融合的预测方法及装置在审
| 申请号： | 201810264458.6 | 申请日： | 2018-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN108492141A | 公开（公告）日： | 2018-09-04 |
| 发明（设计）人： | 欧阳文理;张亚红;李海生;刘德国;徐丽霜 | 申请（专利权）人： | 联想（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q10/08;G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京金信知识产权代理有限公司 11225 | 代理人： | 黄威;佛新瑜 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多模型融合的预测方法及装置，该方法包括：获取历史备件需求数据中的异常点，并使用预设的第一处理方式对所述异常点进行数据替换；利用具有不同预测特性的多个预测子模型，对进行了异常值替换的所述历史备件需求数据进行训练，使所述预测子模型生成各自的具有权重的需求预测值；根据多个所述需求预测值及其相对应的权重，计算备件需求的目标预测值。该方法能够利用多个具有各自预测特征的预测子模型之间的配合，并能够利用每个预测子模型的权重分别计算各自对应的需求预测值，进而精确的计算出目标预测值，使得用户能够根据目标预测值进行准确备货，减少误差带来的损失。 | ||
| 搜索关键词： | 预测子 目标预测 需求预测 备件 权重 预测 模型融合 需求数据 异常点 处理方式 模型生成 数据替换 预设 替换 配合 | ||
【主权项】：
1.一种多模型融合的预测方法，包括：获取历史备件需求数据中的异常点，并使用预设的第一处理方式对所述异常点进行数据替换；利用具有不同预测特性的多个预测子模型，对进行了异常值替换的所述历史备件需求数据进行训练，使所述预测子模型生成各自的具有权重的需求预测值；根据多个所述需求预测值及其相对应的权重，计算备件需求的目标预测值。
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