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[发明专利]一种基于数模共生的时间序列预测闭环框架-CN202310835926.1在审
发明人：刘宏达;陈理先;卢芳;刘天娇;杨子林;程梦雷 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F16/242 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于数模共生的时间序列预测闭环框架。基于数据集与预测模型的共生关系，通过优化预测模型的训练集间接地改善预测准确率；将含有预测目标的数据集与预测模型视为共生体，利用两者之间的相互约束进行更新迭代，即数据集经过预测模型的训练及预测对自身进行更新；采用闭环框架进行预测，通过多次迭代预测改善多步预测的准确率；对每个目标值都进行多次预测，目标值受其前后所有数据影响，预测依据更全面；兼容机器学习类的预测模型，从预测任务的算法流程上提高预测准确率；在预测任务的求解流程上进行设计，将预测模型作为实现预测的基础手段，可用于数据集拟合、缺失值预测和数据集评价。
一种基于数模共生时间序列预测闭环框架

[发明专利]磁盘可使用的剩余时长的获取方法及装置-CN201710601830.3有效
发明人：孙卓然 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2017-07-21 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： G06F11/30 文献下载
摘要：本发明提出一种磁盘可使用的剩余天数的预测方法及装置，其中，方法包括：将磁盘的多维预测数据输入到目标预测模型中，预测出磁盘的剩余容量；根据剩余容量调整下一次预测时的预测步长；根据预测步长对目标预测模型进行更新；将多维预测数据重新输入到更新后的目标预测模型中，预测出剩余容量，并返回执行根据剩余容量调整预测步长，以及根据预测步长对目标预测模型进行更新，直到更新后的目标预测模型预测出的剩余容量为零为止；将剩余容量为零时所对应的目标预测模型的预测步长作为磁盘可使用的剩余时长由于预测过程采用机器学习的方式，而且参考了影响磁盘剩余容量的多维监控数据，从而很好地提高预测的准确性。
磁盘使用剩余获取方法装置

[发明专利]一种预测区域用户负荷量的方法及装置-CN202010471759.3有效
发明人：王凌谊;王志敏;顾洁;陈宇;李静涛;张秀钊;刘明伟;刘娟 -专利权人：云南电网有限责任公司
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供一种预测区域用户负荷量的方法及装置。本申请的方法包括：获取待预测区域内的用户数据；待预测区域内的用户数据，从多个用电类型中确定待预测用户的用电类型；根据待预测用户的用电类型，以及各用电类型分别对应的负荷预测概率模型，确定目标负荷预测概率模型；将待预测用户的天气数据和待预测用户的日期数据，输入目标负荷预测概率模型，得到目标负荷预测概率模型的输出结果；根据输出结果，确定待预测用户的预测用电负荷量；根据待预测区域内所有待预测用户的预测用电负荷量，确定待预测区域的总预测用电负荷量。本申请针对不同的用电类型匹配不同的负荷预测概率模型，可以提高用电负荷量预测的精准性。
一种预测区域用户负荷量方法装置

[发明专利]快递件量的预测指标筛选方法、装置、设备及存储介质-CN202110086137.3有效
发明人：陈玉芬;李培吉;李斯;夏扬;苌生辉 -专利权人：上海东普信息科技有限公司
申请日： 2021-01-21 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：一种用于预测快递件量的预测指标筛选方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括步骤：获取件量的历史数据，对所述历史数据进行预处理并筛选出目标件量数据信息；根据目标件量数据信息设计用于预测快递件量的预测指标；分别建立各预测指标与件量指标之间的回归分析预测模型；采用各种回归分析预测模型分别进行件量预测，并根据实际件量数据信息计算各回归分析预测模型的件量预测结果的误差信息，筛选误差最小的回归分析预测模型所包含的预测指标作为用于预测快递件量的预测指标通过设计多种预测指标、创建预测指标与件量之间的回归分析预测模型、合理筛选出最佳的预测指标，从而根据该筛选出的预测指标能够提高快递件量预测的准确率。
快递预测指标筛选方法装置设备存储介质

[发明专利]粉尘浓度的时空分布预测方法、装置、设备和存储介质-CN202210079569.6在审
发明人：邹磊;赫海涛;姚信;王叶;李峰;邱均;王开诚;刘哲;侯彦文 -专利权人：深圳中核普达测量科技有限公司
申请日： 2022-01-24 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开提供了一种粉尘浓度的时空分布预测方法、装置、设备和存储介质，其中，该方法包括：采用预先搭建的环境参数灰色预测模型，得到待预测点在预测时间段下的环境参数预测值；根据待预测点的位置信息和环境参数预测值，使用预先构建的粉尘浓度预测模型，得到待预测点在预测时段下的粉尘浓度预测值，本公开通过环境参数灰色预测模型和粉尘浓度预测模型结合的方式实现了对粉尘浓度的准确预测。
粉尘浓度时空分布预测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种回声状态网络的预测方法和预测装置-CN201310379811.2有效
发明人：杨凤琴 -专利权人：杨凤琴
申请日： 2013-08-28 - 公布日： 2020-03-03 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种回声状态网络的预测方法和预测装置，涉及通信服务网络技术领域，能够有效地提升ESN网络的预测性能，提高预测速度和预测精度。其方法为：通过建立回声状态网络的预测模型，预测模型的动态池为包括小波神经元的混合神经元动态池，从输入数据中获取训练集，根据训练集对预测模型进行预测训练，获取训练完成后的预测模型，通过预测输入数据对训练完成的预测模型进行预测，获取预测过程中的预测输出数据。本发明实施例用于非线性混沌时间序列数据的预测。
一种回声状态网络预测方法装置

[发明专利]基于预测模型的数据预测方法、装置、计算机设备及介质-CN202110978694.6在审
发明人：黄崇晓 -专利权人：平安国际智慧城市科技股份有限公司
申请日： 2021-08-25 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种基于预测模型的数据预测方法、装置、计算机设备及介质，该方法包括：指示至少一个数据预测模型对样本数据进行数据预测得到样本预测结果；根据样本预测结果对各数据预测模型进行样本回测得到回测差值，根据回测差值对各数据预测模型进行模型过滤得到至少一个目标数据预测模型；根据回测差值确定各目标数据预测模型的模型权重，根据各目标数据预测模型针对待预测场景的数据预测结果和模型权重，生成待预测场景的数据预测值本申请根据回测差值对各数据预测模型进行模型过滤，删除了预测误差较大的数据预测模型，提高了数据预测过程中目标数据预测模型选择的准确性，降低了数据预测过程过拟合现象的发生。
基于预测模型数据方法装置计算机设备介质

[发明专利]销售预测管理系统、方法及记录介质-CN200310123082.0无效
发明人：陈柏明;廖书宜;范纲明;赖文树 -专利权人：威盛电子股份有限公司
申请日： 2003-12-24 - 公布日： 2004-12-15 - 主分类号： G06F17/60 文献下载
摘要：一种销售预测管理系统，包括一预测量输入模块、一预测量数据库、一预测量分析模块、以及一输出模块。其中，该预测量输入模块接收至少一个用户所输入的销售预测数据，其包含多个周期内的多个产品的销售预测量；该预测量数据库记录该销售预测数据，并储存有至少一批历史销售预测数据，其包含多个周期内的多个产品的历史销售预测量，且该历史销售预测数据的预测时间段与该销售预测数据的预测时间段部分重叠；该预测量分析模块分析该销售预测数据及该历史销售预测数据；该输出模块输出该预测量分析模块的分析结果。另外，本发明还提供一种销售预测管理方法、及一种具有用计算机实施该销售预测管理方法的程序的记录介质。
销售预测管理系统方法记录介质

[发明专利]开始利用区间预测装置及开始利用区间预测方法-CN201180009744.4无效
发明人：井上刚;小泽顺 -专利权人：松下电器产业株式会社
申请日： 2011-03-04 - 公布日： 2013-03-20 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种开始利用区间预测装置（200），对于消耗电力的多个设备，预测作为被预测为被开始利用的可能性高的时间区间的预测区间，该开始利用区间预测装置具有（200）：评价部（106a），使用利用区间的履历数据算出用于决定预测方法的评价值，所述预测方法为各设备的预测区间的预测方法；决定部（106b），基于评价值，至少按照设备，决定第一预测方法和第二预测方法中的至少一方为用于该设备的预测区间的预测方法，所述第一预测方法为利用了该设备在预先规定的周期所利用的特性的预测方法，所述第二预测方法为利用了在作为其他的设备的第一设备的开始利用或结束之后到经过预先被规定的时间为止期间内、作为该设备的第二设备被开始利用的特性的预测方法；以及预测部(106c)，按照所决定的预测方法预测预测区间
开始利用区间预测装置方法

[发明专利]交易价格预测装置以及交易价格预测方法-CN201880099732.7在审
发明人：平田飞仙 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2018-11-30 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：交易价格预测装置(1)使用预测购买投标量的第1预测模型对预测对象日期时间下的购买投标量进行预测，使用预测交易价格的第2预测模型对预测对象日期时间下的交易价格进行预测。
交易价格预测装置以及方法

[发明专利]一种面向HEVC的快速帧内预测模式判决方法和装置-CN201511019967.5在审
发明人：王叶群 -专利权人：邦彦技术股份有限公司
申请日： 2015-12-30 - 公布日： 2016-06-08 - 主分类号： H04N19/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向HEVC的快速帧内预测模式判决方法，包括亮度预测过程和色度预测过程，其中所述亮度预测过程包括对35个帧内候选预测模式进行粗略模式决策过程，保留多个预测模式，将所述多个预测模式和最可能的预测模式合并，对合并模式进行精细搜索并设定提前决策过程以确定最优亮度预测模式；色度预测过程包括确定色度候选预测模式，对色度预测模式进行遍历搜索以确定最优色度预测模式。一种面向HEVC的快速帧内预测模式判决装置，包括亮度预测模块；色度预测模块；率失真代价确定模块。本发明通过统计分析提前决策亮度预测模式，解除色度和亮度预测过程的依赖性，提升编码速度，应用于图像通信领域。
一种面向 hevc 快速预测模式判决方法装置

[发明专利]医疗数据预测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201811401537.3在审
发明人：王孙烨初;荣絮 -专利权人：平安医疗健康管理股份有限公司
申请日： 2018-11-22 - 公布日： 2019-03-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请涉及一种医疗数据预测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待预测医疗数据以及与所述待预测医疗数据对应的历史医疗数据，选取与所述待预测医疗数据所对应的预测方式；将所述历史医疗数据进行标准化处理得到标准化历史医疗数据；根据所述预测方式，将所述标准化历史医疗数据中的预测参数进行处理得到预测历史医疗数据；将所述预测历史医疗数据输入至预测模型中，根据所述预测方式得到与所述待预测医疗数据对应的预测结果，并将所述预测结果输出，所述预测模型用于表征所述预测历史医疗数据与预测结果之间的对应关系。采用本方法能够无需人工处理大量的数据，从而提高预测效率。
医疗数据预测预测方式预测结果计算机设备存储介质预测模型标准化标准化处理人工处理预测参数输出申请

[发明专利]基于视频压缩的自适应预测方法-CN201811260607.8在审
发明人：冉文方;田林海;李雯 -专利权人：西安科锐盛创新科技有限公司
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2019-04-02 - 主分类号： H04N19/103 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于视频压缩的自适应预测方法，包括：利用自适应模板预测方法对当前MB进行预测获取所述当前MB的第一预测残差；利用自适应分割预测方法对当前MB进行预测获取所述当前MB的第二预测残差；根据所述第一预测残差和所述第二预测残差利用预测选择算法选取所述当前MB的最终预测方法；将所述最终预测方法的标志信息、所述最终预测方法对应的预测残差传输至码流中。本发明通过算法比较两种预测方法的预测残差，可以根据不同的纹理区域选择不同的预测算法，能够提高对复杂纹理区域求预测残差值的精度，进一步降低理论极限熵，提高压缩率。
预测残差预测自适应预测视频压缩自适应分割标志信息复杂纹理理论极限纹理区域选择算法预测算法压缩率自适应码流算法传输

[发明专利]一种用于P帧或B帧的帧内帧间组合预测方法-CN201711381157.3在审
发明人：王荣刚;范逵;李革;高文 -专利权人：北京大学深圳研究生院
申请日： 2017-12-20 - 公布日： 2018-05-04 - 主分类号： H04N19/107 文献下载
摘要：本发明公布了一种用于P帧或B帧的帧内帧间组合预测的方法，通过率失真优化RDO决策自适应地选择是否使用所述帧内帧间组合预测；帧内帧间组合预测使用帧内预测块和帧间预测块加权的方法得到最终预测块；帧内预测块和帧间预测块的加权系数根据预测方法的预测失真统计得到；由此能够增加预测精度，提升预测块的编码和解码效率；本发明充分利用帧内预测和帧间预测的优势，选择这两种方法预测最优的部分组合在一起，而且可以一定程度上去除帧内预测块和帧间预测块失真过大的区域，获得更好的预测效果
一种用于帧内帧间组合预测方法

[发明专利]用于特殊地基桥梁沉降的预测系统-CN202011083805.9在审
发明人：陈钟;肖军良;张庆红 -专利权人：中国路桥工程有限责任公司
申请日： 2020-10-12 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明公开了用于特殊地基桥梁沉降的预测系统，包括：预测模型库，预测模型库预先构建有预测模型；数据采集模块，其用于连续采集地基沉降数据；数据划分模块，其用于将地基沉降数据划分为预测沉降数据和验证沉降数据；预测模块，其用于通过每个预测模型对预测沉降数据的分析，分别生成与每个预测模型相对应的每个沉降预测结果；验证模块，其用于将每个预测模型的沉降预测结果与验证沉降数据进行对比，确定每个预测模型的预测精度；实时分析模块，其用于依据多个预测模型的排序选择其中一个预测模型对实时地基沉降数据进行分析。本发明系统可以提高对于特殊地基桥梁沉降的预测模型的选择准确性，进而提高对于特殊地基桥梁沉降的预测精度。
用于特殊地基桥梁沉降预测系统