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龙图腾网获悉深信服科技股份有限公司申请的专利存储容量预测方法、装置、电子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：CN115686340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202110825048.6，技术领域涉及：G06F3/06；该发明授权存储容量预测方法、装置、电子设备及可读存储介质是由匡文彬;张穗辉;陈晓帆;古亮设计研发完成，并于2021-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本存储容量预测方法、装置、电子设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种存储容量预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取待预测数据；将待预测数据输入选择模型，得到选择结果；根据选择结果从多个预测模型中确定目标预测模型，并将待预测数据输入目标预测模型，得到容量预测数据；该方法中选择模型可以根据待预测数据的具体情况，准确地确定其所属的容量变化趋势类别，进而根据容量变化趋势类别确定能够对其进行准确预测的预测模型；通过设置多个适用于不同容量变化趋势类别的预测模型，利用选择模型对待预测数据的容量变化趋势进行分析，确定与其匹配的选择结果，则可以根据选择结果选择合适的目标预测模型，进而得到准确可靠的容量预测数据。

本发明授权存储容量预测方法、装置、电子设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种存储容量预测方法，其特征在于，包括： 获取待预测数据； 将所述待预测数据输入选择模型，得到选择结果；所述选择结果为所述待预测数据的变化趋势类别对应的模型选择结果； 根据所述选择结果从多个预测模型中确定目标预测模型，并将所述待预测数据输入所述目标预测模型，得到容量预测数据；所述预测模型均至少与一种变化趋势类别对应； 其中，所述选择模型的训练过程，包括： 获取第一训练数据，并分别将各个所述第一训练数据输入多个预测模型，得到对应的多个预测结果； 利用所述第一训练数据对应的预测值标签分别与各个所述预测结果计算多个预测误差； 生成所述第一训练数据对应的训练特征，并利用所述训练特征和最小预测误差对应的模型标记生成第二训练数据；所述训练特征的为通过时域特征提取或频域特征提取得到的特征； 利用所述第二训练数据训练初始选择模型，得到所述选择模型； 其中，所述利用所述第二训练数据训练初始选择模型，得到所述选择模型，包括： 利用所述第二训练数据训练初始选择模型，得到分类器； 基于所述训练特征的生成方式构建编码器，并利用所述编码器和所述分类器构成所述选择模型。

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深信服科技股份有限公司，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区学苑大道1001号南山智园A1栋一层；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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