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龙图腾网获悉国家电网有限公司信息通信分公司;国网山东省电力公司;杭州电子科技大学;国家电网有限公司申请的专利一种资源预测方法、装置、设备及可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119538112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411605009.5，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种资源预测方法、装置、设备及可读存储介质是由劳铃佳;吴杏平;闫龙川;冯志鹏;牛佳宁;郭永和;蒋从锋;刘俊明;陈彦琦;张攀;王洋;张宁;宋桂林;刘雯静;蔡心怡;赵溪青设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种资源预测方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种资源预测方法、装置、设备及可读存储介质，可应用于人工智能技术领域，该方法包括：获取目标任务对应的元数据；基于所述元数据，利用预设任务分类树对所述目标任务进行分类，并得到目标分类结果；所述预设任务分类树中存储有不同类型任务与不同资源预测模型之间的对应关系；调用与所述目标分类结果对应的资源预测模型对所述目标任务进行资源预测，并得到预测目标数据；所述预测目标数据包括：CPU数量、GPU数量、内存大小以及磁盘空间。如此，基于预设任务分类树确定与目标任务对应的资源预测模型，进而进行资源的预测，提高了资源预测的准确性。

本发明授权一种资源预测方法、装置、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种资源预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标任务对应的元数据； 基于所述元数据，利用预设任务分类树对所述目标任务进行分类，并得到目标分类结果；所述预设任务分类树中存储有不同类型任务与不同资源预测模型之间的对应关系； 调用与所述目标分类结果对应的资源预测模型对所述目标任务进行资源预测，并得到预测目标数据；所述预测目标数据包括：CPU数量、GPU数量、内存大小以及磁盘空间； 所述资源预测模型通过以下方法训练得到： 从数据中心中获取各个人工智能任务对应的历史任务数据和对应的历史资源使用情况数据；所述历史任务数据包括：任务类型、任务规模、任务配置以及时间约束； 基于任务请求的计算资源架构为各个人工智能任务进行分类，并得到分类结果； 利用各个分类结果所指的人工智能任务所对应的历史任务数据和对应的历史资源使用情况数据分别对XGBoost预测模型进行训练，并得到用于不同类别人工智能任务的资源预测模型； 所述利用各个分类结果所指的人工智能任务所对应的历史任务数据和对应的历史资源使用情况数据分别对XGBoost预测模型进行训练，包括： 基于各个分类结果所指的人工智能任务所对应的历史任务数据和对应的历史资源使用情况数据，利用LightGBM模型进行任务特征重要性评估，并得到评估结果； 利用所述评估结果为XGBoost预测模型调整特征权重。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国家电网有限公司信息通信分公司;国网山东省电力公司;杭州电子科技大学;国家电网有限公司，其通讯地址为：100053 北京市西城区白广路二条1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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