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[发明专利]预测告警方法及装置-CN201310077161.6有效
发明人：陈百平;袁晓鹏 -专利权人：广州从兴电子开发有限公司
申请日： 2013-03-11 - 公布日： 2013-06-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种预测告警方法，预先设定告警阀值和预测函数集合，预测函数集合中包括至少一种预测函数，每一种预测函数均包括待定常数系数，上述方法包括：定时收集被监控系统的监控数据；所述监控数据至少包括被监控系统中需设定告警阀值的装置的已使用数据或已达到数据；从预测函数集合中选择与所述监控数据的分布特点匹配度最高的预测函数作为选定预测函数；根据监控数据计算得出所述选定预测函数中待定常数系数的具体取值，并将所述具体取值代入所述选定预测函数中以取代相应的待定常数系数，得到目标预测函数；根据所述目标预测函数计算到达所述告警阀值的预测时间；展示包括到达所述告警阀值的预测时间和所述告警阀值的告警信息。
预测告警方法装置

[发明专利]目标检测方法、终端设备及计算机存储介质-CN202110882896.0在审
发明人：孟森森;巫立峰 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2021-08-02 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该目标检测方法包括：获取图像；利用第一角度预测函数对图像中的目标进行角度预测处理，确定目标的第一预测角度；利用第二角度预测函数对目标进行角度预测处理，确定目标的第二预测角度；基于第一预设角度和第二预测角度，确定目标的朝向角度信息；其中，第一角度预测函数和第二角度预测函数的种类不同，或者，第一角度预测函数和第二角度预测函数的种类相同，函数参数不同。通过上述方式，本申请的目标检测方法通过多个角度预测函数对目标的朝向角度进行预测，能够有效提高获取目标朝向角度信息的准确性。
目标检测方法终端设备计算机存储介质

[发明专利]函数结果预测-CN202211410183.5在审
发明人： M·J·劳伦斯;A·J·柯林斯;C·J·斯韦尔斯;C·派克 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F8/30 文献下载
摘要：一种用于在交互式开发环境中编写和检查代码文件的函数的计算机实现的方法、系统和计算机程序产品。该方法可以包括响应于确定该函数匹配先前执行的函数及其相应的执行响应的日志中的历史函数，识别日志中的对应于匹配历史函数的执行响应。所述方法还可包含基于所述识别的执行响应来确定所述函数的预期结果。
函数结果预测

[发明专利]气象图像预测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202011093726.6在审
发明人：王栋 -专利权人：上海眼控科技股份有限公司
申请日： 2020-10-14 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请涉及一种气象图像预测方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取待预测气象图像；将待预测气象图像输入至预先训练的气象预测模型中，以根据气象预测模型中预测参数对待预测气象图像进行预测得到预测图像；气象预测模型是根据自定义损失函数训练得到的，且自定义损失函数包括预测损失函数以及分类损失函数，预测损失函数是根据待预测气象图像以及预测图像得到的，分类损失函数是根据待预测气象图像中各像素点的真实分类值以及预测图像中各像素点的预测分类值得到的。采用本方法能够提高气象图像预测的精度。
气象图像预测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种全信息高精度传递函数预测方法-CN201610675802.1有效
发明人：刘维宁;吴总臻;王文斌;刘卫丰;孙晓静;马蒙 -专利权人：北京交通大学;中国铁道科学研究院城市轨道交通中心
申请日： 2016-08-16 - 公布日： 2019-02-22 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种全信息高精度传递函数预测方法，在频域内进行计算，考虑车轨系统的激振力序列的输入，通过解析或实测获取振源输入位置到敏感目标的传递函数序列进行振动预测，该方法包括解析传递函数快速预测方法、深孔激振实测传递函数预测方法和隧道内激振实测传递函数预测方法，解析传递函数快速预测方法用于初步预测阶段，深孔激振实测传递函数预测方法用于确认预测阶段，隧道内激振实测传递函数预测方法用于精准预测阶段。本发明的有益效果：可以考虑地铁列车激振作用的幅值及相位全部信息，可对地铁建设全周期的振动环境影响进行时域、频域、倍频程、z振级等所有参量的定量预测，具备高预测精度。
一种信息高精度传递函数预测方法

[发明专利]一种集成预测模型的确定方法及相关装置-CN202211155001.4在审
发明人：张云云 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种集成预测模型的确定方法及相关装置，该方法包括：先获取目标样本和目标样本对应的真实值，根据损失函数和惩罚函数构建目标函数，损失函数用于确定集成预测模型针对目标样本的预测值与真实值之间的差异，即损失函数可以用于判断集成预测模型的预测精度，惩罚函数用于确定集成预测模型包括的全部基学习器的复杂程度，再针对多个基学习器来确定目标函数的最小值，以及对应的最优权重系数，目标函数取得最小值时表示多个基学习器按照最优权重系数组成的最优集成预测模型既具有较高的预测精度又具有较低的复杂程度通过上述方法，能够得到预测精度高且复杂程度低的集成预测模型。
一种集成预测模型确定方法相关装置

[发明专利]商品价格预测方法及装置-CN201810727271.5在审
发明人：王碧波;董雪梅 -专利权人：苏州仙度网络科技有限公司
申请日： 2018-07-04 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明提供一种商品价格预测方法及装置，涉及数据分析技术领域，获取商品价格预测的目标样本数据；目标样本数据包括：训练样本数据；基于预设输入输出关系函数模型，确定预设输入输出关系函数模型中每个参数的先验分布函数；根据先验分布函数、训练样本数据和贝叶斯定理，得到商品价格预测分布函数模型；将新的待预测输入参数数据输入商品价格预测分布函数模型，计算商品价格预测分布函数模型的输出结果，作为新的待预测输入参数数据对应的商品预测价格本发明基于采集的与商品价格预测相关的参数的样本数据，建立商品价格预测分布函数模型，通过该分布函数模型对新的输入数据的输出结果进行预测，提高了商品价格预测结果的精确度和可信度。
商品价格预测分布函数输入输出关系训练样本数据函数模型目标样本输出结果输入参数先验分布预设数据分析技术商品预测数据包括数据对应样本数据预测结果贝叶斯可信度采集

[发明专利]一种基于反正切时间函数的采空区地表沉降动态预测方法-CN202211240714.0在审
发明人：王文唱;史继彪;丁陈建;熊彩霞;岳艳艳;武晨曦;高盛翔;陈书平 -专利权人：徐州中矿岩土技术股份有限公司
申请日： 2022-10-11 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于反正切时间函数的采空区地表沉降动态预测方法，根据地表沉降的变化过程和基本规律，对反正切函数进行改进，得到适用于地表沉降动态预测的时间函数，系统分析反正切时间函数在地表沉降预测中的时空完备性，利用时间函数进行动态预测的关键任务在于函数参数的有效辨识，为在可行解范围内提取反正切时间函数参数的最优解，本发明属于采空区地表沉降动态预测领域，本发明是一种利用反正切时间函数构建采空区地表沉降动态预测模型，以实现采空区地表沉降精准预测的基于反正切时间函数的采空区地表沉降动态预测方法。
一种基于正切时间函数采空区地表沉降动态预测方法

[发明专利]推荐模型训练方法、电子设备及存储介质-CN202111132414.6在审
发明人：王国瑞 -专利权人：腾讯音乐娱乐科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：其中方法包括：获取样本特征集合并输入初始预测模型以获取样本用户针对样本推荐对象的预测点击率和预测转化率，基于点击标签和预测点击率生成点击损失函数，基于点击标签、转化标签、预测点击率和预测转化率生成点击转化损失函数，根据点击损失函数、点击转化损失函数和模型参数得到权重损失函数，基于权重损失函数生成点击权重和点击转化权重，基于点击权重、点击转化权重、点击损失函数和点击转化损失函数得到目标损失函数，基于目标损失函数修正模型参数得到目标预测模型采用本申请实施例，可以提高目标预测模型针对点击率和转化率的预测准确率。
推荐模型训练方法电子设备存储介质

[发明专利]基于试验设计和Kriging模型的远程制导火箭弹落点预测方法-CN201911240169.3在审
发明人：赵强;张依漪;于林宇;王东豪;李世成;李娜 -专利权人：北京京航计算通讯研究所
申请日： 2019-12-06 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明属于制导弹箭落点预测技术领域，具体涉及一种基于试验设计和Kriging模型的远程制导火箭弹落点预测方法，该方法全面考虑了标准气象条件下影响远程制导火箭弹落点预测精度的发射条件因素和飞行状态参数，给出了适用于落点预测的Kriging模型的相关函数。对于升弧段对应的落点预测，可以选择的相关函数有Spline函数、Matern函数和Cubic函数；对于降弧段对应的落点预测，可以选择的相关函数有Spline函数、Matern函数、Gauss函数和Cubic函数。本发明为远程制导火箭弹的弹道修正控制系统实时进行落点预测提供了一种有效方法。
基于试验设计 kriging 模型远程制导火箭弹落点预测方法

[发明专利]基于试验设计和Kriging模型的远程制导火箭弹落点预测系统-CN201911240135.4有效
发明人：赵强;王佳佳;于林宇;王东豪;李娜;李世成 -专利权人：北京京航计算通讯研究所
申请日： 2019-12-06 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明属于制导弹箭落点预测技术领域，具体涉及一种基于试验设计和Kriging模型的远程制导火箭弹落点预测系统，该系统全面考虑了标准气象条件下影响远程制导火箭弹落点预测精度的发射条件因素和飞行状态参数，给出了适用于落点预测的Kriging模型的相关函数。对于升弧段对应的落点预测，可以选择的相关函数有Spline函数、Matern函数和Cubic函数；对于降弧段对应的落点预测，可以选择的相关函数有Spline函数、Matern函数、Gauss函数和Cubic函数。本发明为远程制导火箭弹的弹道修正控制系统实时进行落点预测提供了一种有效方案。
基于试验设计 kriging 模型远程制导火箭弹落点预测系统

[发明专利]一种用于函数返回地址预测的装置及方法-CN201410844091.7在审
发明人：王洁;范润东;刘伯方 -专利权人：杭州中天微系统有限公司
申请日： 2014-12-30 - 公布日： 2015-04-29 - 主分类号： G06F9/315 文献下载
摘要：一种用于函数返回地址预测的装置，包括：指令译码单元，用于对输入的指令进行译码，产生操作指示符；函数返回地址栈，包含S个表项，对函数返回指令进行返回地址预测，产生预测地址A及其对应的表项索引X；执行单元，用于接受指令译码单元的操作指示符以及函数返回地址栈的预测地址A与表项索引X，当操作指示符指示为函数返回指令时，判断地址A是否预测正确，产生预测正确信息与实际跳转地址；纠错单元，用于接受执行单元的输出，在函数返回地址预测错误时用实际地址B对函数返回地址栈中表项索引X指向的内容进行纠正。以及一种用于函数返回地址预测的方法。本发明有效降低函数返回地址栈的成本、提升处理器性能。
一种用于函数返回地址预测装置方法

[发明专利]用于训练预测模型和预测数据的方法和装置-CN202111272908.4在审
发明人：何凤翔;王英杰 -专利权人：北京京东振世信息技术有限公司
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-01-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了用于训练预测模型和预测数据的方法和装置。该方法的具体实施方式包括：获取训练样本集和估计函数集合；执行训练步骤：从训练样本集中选取目标样本；根据目标样本计算样本权重序列；对于估计函数集合中的每个估计函数，将目标样本的输入变量序列输入该估计函数进行预测得到该估计函数对应的预测值序列；根据预设的损失函数、每个估计函数对应的预测值序列和目标样本的输出变量序列计算出每个估计函数的损失值序列；求解第一目标函数最小时对应的估计函数作为预测模型。若样本权重序列不收敛或预测模型不收敛，则重复执行上述训练步骤。该实施方式能够在非平稳的时序数据下同时实现稳健预测与可解释推断。
用于训练预测模型数据方法装置

[发明专利]一种基于ARX模型和PI预测函数的无刷直流电动机控制方法-CN201310582158.X有效
发明人：郭伟;陈一帆;徐金成;周丽 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2013-11-18 - 公布日： 2014-03-12 - 主分类号： H02P21/00 文献下载
摘要：发明公开了一种基于ARX模型和PI预测函数的无刷直流电动机控制方法，通过PI与预测函数相结合的控制方法对预测函数进行改进。本发明在相同的实验条件下，PI预测函数控制比预测函数控值上升快，快速到达稳定状态，且静态误差小。PI预测函数控制可根据实际情况调节Kp、Ki两个参数，可达到良好的控制效果。与包含多个基函数的预测函数控制的计算量相比较，PI预测函数算法计算量小，控制灵活方便，无需重新修改控制程序，只需调节两个参数，同时解决了预测函数模型不匹配导致的控制效果变差的问题。
一种基于 arx 模型 pi 预测函数直流电动机控制方法

[发明专利]一种风速预测方法及风速预测系统-CN201810196743.9在审
发明人：张亚刚;张晨红;孙敬滨;王增平 -专利权人：华北电力大学（保定）
申请日： 2018-03-10 - 公布日： 2018-09-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种风速预测方法及预测系统。预测方法包括：获取原始的风速序列；对风速序列进行经验模态分解，获得若干固有模态函数和余项；根据各个固有模态函数的瞬时频率均值对所有的固有模态函数进行分类，获得若干高频模态函数和若干低频模态函数；采用每个高频模态函数的训练样本数据训练最小二乘支持向量机，获得高频预测模型；采用每个低频模态函数的训练样本数据训练BP神经网络，获得低频预测模型；采用余项的训练样本数据训练BP神经网络，获得余项预测模型；利用各个高频预测模型、各个低频预测模型和余项预测模型预测风速本发明基于不同分量的波动特性建立预测模型，可有效减弱风速序列的随机波动性，实现对风速的精确预测。
风速固有模态函数训练样本数据预测模型低频模态低频预测风速预测高频模态高频预测预测最小二乘支持向量机风速预测系统经验模态分解随机波动性波动特性瞬时频率预测系统分类

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