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[发明专利]时段话务量预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310171693.X在审
发明人：古明泉;刘震 -专利权人：德阳旌城众信佳科技发展有限公司
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种时段话务量预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，本发明在进行时段话务量预测时，先获取历史时段数据，该历史时段数据包括预设时间范围内按时段记录的话务量；然后根据历史时段数据，分别按天和时段进行话务量预测，得到预测周期内每个预测日的预测总量和时段预测量；最后根据每个预测日的预测总量和时段预测量，确定预测日各时段的目标话务量。与现有技术中直接按时段进行话务量预测的时段话务量预测方式相比，这种分别按天和时段进行话务量预测，进而确定预测日各时段的目标话务量的时段话务量预测方式，提高了话务量预测的准确率。
时段话务量预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种视角预测方法、装置、设备和存储介质-CN202211190670.5在审
发明人：孙黎阳;张傲阳;何伟;马茜 -专利权人：脸萌有限公司;抖音视界有限公司
申请日： 2022-09-28 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： H04N23/69 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种视角预测方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取至少两种视角预测方式和每种视角预测方式对应的预测间隔区间；获取当前播放的目标全景视频中的当前视频缓存长度和当前待下载的目标视频分片对应的目标分片长度；根据当前视频缓存长度和目标分片长度，确定目标视频分片对应的目标视角预测间隔；将目标视角预测间隔与预测间隔区间进行匹配，确定目标视角预测间隔所位于的目标预测间隔区间；根据目标预测间隔区间对应的目标视角预测方式，对目标视频分片进行视角预测，获得目标视频分片对应的目标预测视角，从而针对动态变化的视角预测间隔利用不同的视角预测方式进行视角预测，有效保证了视角预测的准确性。
一种视角预测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于岭回归方法的区域月平均降水预报模型及方法-CN202211398495.9在审
发明人：梅平;刘剑南;刘家辉 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于岭回归方法的区域月平均降水预报模型及方法，属于气候预报领域；包括：获取预测区域以及预测区域周边20个城市的降水台站数据；对预测区域的降水台站数据进行PCA降维处理，得到5个主分量，并对预测区域周边20个城市降水台站数据进行预处理，得到预测因子；对预处理得到的预测因子以及主分量进行动态建模运算，得到预测月份降维后的预测值；将预测月份降维后的预测值进行逆变换，得到需要预测月的降雨数据；将预测月的降雨数据通过显示器进行显示；解决了模式降水预测方法计算量大、精度较低等问题，简化了降水预测的过程，提高了降水预测的时间维度，提高了预测的精度，降低了预测的计算量，降低对计算机硬件的要求。
一种基于回归方法区域月平均降水预报模型

[发明专利]用于互联网金融服务的电力数据预测方法-CN202310700297.1在审
发明人：刘浩;郑卓妮;李洋懿 -专利权人：南方电网数字企业科技（广东）有限公司
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请涉及电力技术领域，提供了一种用于互联网金融服务的电力数据预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。本申请能够实现提高电力数据预测的准确性和效率。该方法包括：响应于请求端发送的电力数据预测请求信息，确定待预测对象和待预测时间；确定出预测特征向量；预测特征向量用于表示待预测对象在待预测时间的预设特征维度的特征向量；从历史特征向量中，选取出与预测特征向量匹配的目标历史特征向量；将目标历史特征向量、目标历史电力数据和预测特征向量输入至电力数据预测模型，得到预测电力数据；目标历史电力数据为目标历史特征向量对应的历史电力数据；预测电力数据用于表示待预测对象在待预测时间的预测电力数据
用于互联网金融服务电力数据预测方法

[发明专利]一种基于贝叶斯组合的Web服务QoS预测方法-CN201510305456.3有效
发明人：张鹏程;孙颍桃;安纪存;陈洁;曾金伟;韩晴 -专利权人：河海大学
申请日： 2015-06-05 - 公布日： 2018-06-19 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开一种基于贝叶斯组合的Web服务QoS预测方法，提出贝叶斯组合预测模型对服务质量进行预测，该方法首先对时间序列特征进行识别，根据识别结果选取合适的基本预测模型，对已选取的模型进行训练，然后使用预测‑权值调整‑预测的循环结构进行预测。在预测的过程中，通过不断调整基本预测模型权重的方式使得结果逼近预测效果最好的模型，保持相对优良的预测精度。为了验证预测效果，对响应时间，吞吐量，可靠性等QoS属性进行预测，并且采用精度分析和有效性评估两种方式对实验结果进行比较，实验表明，不同特征的时间序列样本下，贝叶斯组合预测模型能保持较高的预测精度，趋近于最优的预测模型，提供较为稳定良好的预测表现。
预测预测模型贝叶斯时间序列特征有效性评估精度分析权值调整时间序列循环结构权重吞吐量样本逼近验证响应表现服务

[发明专利]一种预流失用户的识别方法-CN201410371099.6有效
发明人：王广善;赵黎明 -专利权人：北京拓明科技有限公司
申请日： 2014-07-30 - 公布日： 2018-06-05 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种预流失用户的识别方法，首先提取用户参量集，选择多种流失用户预测模型算法，并分别采用每种预测模型算法对所述用户参量集中的用户进行建模生成多种流失用户预测模型，之后采用多种流失用户预测模型分别进行流失用户预测，得到多种流失用户预测模型的预测结果，最后根据多种流失用户预测模型的预测结果，选择最接近预设条件的两种或两种以上的流失用户预测模型进行预流失用户的组合预测。该方法在进行用户流失率预测的过程中，不是通过一种预测方法对用户数据集进行预测率预测，而是依据预测误差最小的原则，选择合适的组合算法，使得预测流失用户结果更精确，利于后期客户挽留工作的展开，节约投入成本。
用户预测预测预测结果参量客户挽留模型算法用户数据预测模型预测误差预设条件组合算法建模算法节约

[发明专利]视频编码器、进行内部预测及进行视频数据压缩的方法-CN200910177838.7有效
发明人：张凯 -专利权人：联发科技(新加坡)私人有限公司
申请日： 2009-09-25 - 公布日： 2011-01-12 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种进行内部预测的方法。首先，决定一左方区块的第一内部预测模式，一上方区块的第二内部预测模式及一目前区块的第三内部预测模式，其中左方区块位于目前区块的左方，上方区块位于目前区块的上方。依据第一内部预测模式计算目标像素的一第一预测值，依据第二内部预测模式计算目标像素的一第二预测值，依据第三内部预测模式计算目标像素的一第三预测值。最后，平均第一预测值、第二预测值及第三预测值，得到一加权平均预测值。通过本发明实施例的内部预测方法，可以实现依据邻近区块的内部预测模式对目前区块进行内部预测。
视频编码器进行内部预测数据压缩方法

[发明专利]图像编码装置和方法、以及图像解码装置和方法-CN201110094143.X有效
发明人：守屋芳美;关口俊一;杉本和夫;山田悦久;浅井光太郎;村上笃道;出原优一 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2006-06-16 - 公布日： 2011-09-07 - 主分类号： H04N11/04 文献下载
摘要：图像编码装置具备：与表示预测图像生成方法的多个预测模式对应地生成预测图像的预测图像生成部件；对从预测图像生成部件输出的预测图像的预测效率进行评价，判断规定的预测模式的预测模式判断部件；对预测模式判断部件的输出进行可变长编码的编码部件，该预测模式判断部件根据规定的控制信号，判断是对构成输入图像信号的各颜色成分使用共通的预测模式、还是对每个颜色成分使用各别的预测模式，将该控制信号的信息多路复用到比特流中，并在使用共通的预测模式时将共通的预测模式信息多路复用到比特流中，在不使用共通的预测模式时将每个颜色成分的预测模式信息多路复用到比特流中。
图像编码装置方法以及解码

[发明专利]高效视频编码帧内预测方法及装置-CN201310115622.4有效
发明人：曾伟民;高剑;刘钦 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2013-04-03 - 公布日： 2013-07-31 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：本发明适用于视频编码技术领域，提供一种高效视频编码帧内预测方法及装置，所述方法包括：采集视频图像的码流，得到原始帧图像；根据HEVC帧内预测模式的角度相关性，对全部的所述帧内预测模式进行分类，得到至少两个预测模式类型；根据每一个所述预测模式所属的所述预测模式类型调用与所述预测模式类型对应的硬件模块，得到在每一个所述预测模式下的所述帧图像块的预测值；得到每一个所述预测模式对应的编码代价；根据在全部所述预测模式中编码代价最小的预测模式对所述帧图像块进行编码本发明通过将预测模式进行分类、映射，只需部分预测模式的硬件模块就可以实现35种预测模块式预测，达到了HEVC帧内预测准确性的上限。
高效视频编码预测方法装置

[发明专利]一种先进运动矢量预测AMVP的并行实现方法、装置及系统-CN201210111820.9有效
发明人：贾杰;刘鸿彬;马思伟;余琴;赵亮 -专利权人：乐金电子(中国)研究开发中心有限公司
申请日： 2012-04-16 - 公布日： 2017-12-15 - 主分类号： H04N19/52 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种先进运动矢量预测AMVP的并行实现方法、装置及系统，所述方法包括对于编码端的一编码单元，建立同一个运动矢量预测参选集；所述编码单元中的所有预测单元均采用建立的同一个所述运动矢量预测参选集并行地进行运动矢量预测，分别生成预测的运动矢量；所述编码单元中的每个预测单元分别根据该预测单元生成的预测的运动矢量进行运动估计。本发明因为采用所述编码单元中的所有预测单元均采用建立的同一个所述运动矢量预测参选集并行地进行运动矢量预测，分别生成预测的运动矢量；所述编码单元中的每个预测单元分别根据该预测单元生成的预测的运动矢量进行运动估计的技术手段，从而实现了编码器端预测单元运动估计的并行。
一种先进运动矢量预测 amvp 并行实现方法装置系统

[发明专利]图像编码装置及方法、图像解码装置及方法-CN201110235078.8有效
发明人：守屋芳美;关口俊一;杉本和夫;山田悦久;浅井光太郎;村上笃道;出原优一 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2006-06-16 - 公布日： 2011-12-14 - 主分类号： H04N11/04 文献下载
摘要：图像编码装置具备：与表示预测图像生成方法的多个预测模式对应地生成预测图像的预测图像生成部件；对从该预测图像生成部件输出的预测图像的预测效率进行评价，判断规定的预测模式的预测模式判断部件；对预测模式判断部件的输出进行可变长编码的编码部件，预测模式判断部件根据规定的控制信号，对构成输入图像信号的各颜色成分，判断是使用共通的预测模式还是对每个颜色成分使用个别的预测模式，将该控制信号的信息多路复用到比特流中，在使用共通的预测模式的情况下将共通的预测模式信息多路复用到比特流中，在不使用共通的预测模式的情况下将每个颜色成分的预测模式信息多路复用到比特流中。
图像编码装置方法解码

[发明专利]图像编码装置及方法、图像解码装置及方法-CN201110235734.4有效
发明人：守屋芳美;关口俊一;杉本和夫;山田悦久;浅井光太郎;村上笃道;出原优一 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2006-06-16 - 公布日： 2011-11-02 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：图像编码装置具备：与表示预测图像生成方法的多个预测模式对应地生成预测图像的预测图像生成部件；对从该预测图像生成部件输出的预测图像的预测效率进行评价，判断规定的预测模式的预测模式判断部件；对预测模式判断部件的输出进行可变长编码的编码部件，预测模式判断部件根据规定的控制信号，对构成输入图像信号的各颜色成分，判断是使用共通的预测模式还是对每个颜色成分使用个别的预测模式，将该控制信号的信息多路复用到比特流中，在使用共通的预测模式的情况下将共通的预测模式信息多路复用到比特流中，在不使用共通的预测模式的情况下将每个颜色成分的预测模式信息多路复用到比特流中。
图像编码装置方法解码

[发明专利]一种绝缘子表面不可溶沉积物密度预测系统及方法-CN201610983705.9有效
发明人：李黎;姜昀芃;华奎 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2016-11-08 - 公布日： 2019-04-12 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种绝缘子表面不可溶沉积物密度预测系统及方法，其系统包括原始数据采集单元、串联型灰色神经网络预测单元、并联型灰色神经网络预测单元、嵌入型灰色神经网络预测单元、NSDD预测值输出单元和NSDD预警单元；将绝缘子表面不可溶沉积物密度数据和当地气象数据投入串联型灰色神经网络预测单元、并联型灰色神经网络预测单元和嵌入型灰色神经网络预测单元，通过这单个预测单元分别对绝缘子NSDD数值进行预测；然后利用检验样本对这三个预测单元的预测准确度进行判断，以预测准确度高的预测单元的输出作为绝缘子NSDD预测值；通过NSDD预警单元根据是否有两个及以上预测单元输出的预测值达到预设分级预警阈值来发出预警。
一种绝缘子表面可溶沉积物密度预测系统方法

[发明专利]图像空间预测模式选择方法及装置、图像压缩方法及设备-CN201610247542.8有效
发明人：王进波 -专利权人：广州市动景计算机科技有限公司
申请日： 2016-04-19 - 公布日： 2020-05-01 - 主分类号： H04N19/11 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像空间预测模式选择方法及装置、图像压缩方法及设备。通过预设的多种预测模式分别对图像中的当前预测单元进行空间预测编码；采用简化率失真优化方式分别计算每种预测模式对应的率失真代价；从预设的多种预测模式中选择率失真代价最小的预测模式作为当前预测单元对应的最优预测模式本发明通过图像空间预测模式选择方法快速选择出预测单元对应的最优预测模式，将该图像空间预测模式选择方法应用到图像压缩中，通过选择的最优预测模式预测待压缩图像中预测单元中像素的像素值，对待压缩图像进行压缩编码，实现预测图像中相邻像素之间的空间关系，消除待压缩图像中的空间冗余信息，大大减小传输图像所需的数据流量。
图像空间预测模式选择方法装置压缩设备

[发明专利]深度学习负荷预测方法、装置及终端设备-CN201910527965.9有效
发明人：王颖;荆志朋;邵华;张章;张倩茅;任志刚;齐晓光;张丽洁;袁博;刘芮;习朋;朱士加;赵洪山;任惠;闫西慧 -专利权人：国网河北省电力有限公司经济技术研究院;华北电力大学（保定）
申请日： 2019-06-18 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明适用于数据预测技术领域，提供了一种深度学习负荷预测方法、装置及终端设备。所述深度学习负荷预测方法包括：利用第一预设移动时间窗将预测区间划分为多个第一子预测区间，以及将历史负荷数据划分为多个第一子负荷训练数据，其中所述历史负荷数据的长度与所述预测区间的长度对应；利用所述多个第一子负荷训练数据训练所述多个第一子预测区间的深度学习预测模型，并获得每个子预测区间的负荷预测值；根据各个子预测区间的预测值确定最终预测值。上述深度学习负荷预测方法通过调整切分预测区间的细粒度及选择适当的历史负荷数据，适用于不同时长的负荷预测，而且获得的预测值更加精确可靠。
深度学习负荷预测方法装置终端设备