北京百度网讯科技有限公司王龙飞获国家专利权
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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利时序预测模型的训练方法、预测方法及相关设备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：CN115310689B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202210919137.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权时序预测模型的训练方法、预测方法及相关设备是由王龙飞;孙玥;杨胜文;张英;田伦;卞传鑫设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本时序预测模型的训练方法、预测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本公开提出了一种时序预测模型的训练方法、预测方法及相关设备，涉及深度学习等人工智能领域，方法包括将样本时序数据输入时序预测模型，由时序预测模型基于仿射参数和样本非平稳信息得到仿射样本时序数据；根据仿射样本时序数据得到预测样本时序数据，并基于仿射参数和样本非平稳信息对预测样本时序数据进行重构得到重构样本时序数据；根据样本时序数据和重构样本时序数据对包括仿射参数的模型参数进行调整并返回对调整后时序预测模型继续训练直至训练结束得到目标时序预测模型，本公开中，降低了非平稳时序数据的分布漂移现象对模型训练的影响程度，优化了非平稳时序数据的模型训练方法以及模型训练效果，提高了非平稳时序预测的准确性。
本发明授权时序预测模型的训练方法、预测方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种时序预测模型的训练方法，包括： 将原始的样本电力负荷时序数据输入时序预测模型中，由所述时序预测模型使用模型当前的仿射参数和所述样本电力负荷时序数据的样本非平稳信息，对所述样本电力负荷时序数据进行仿射处理，得到仿射样本电力负荷时序数据； 对所述仿射样本电力负荷时序数据进行预测，以得到预测样本电力负荷时序数据，并基于所述当前的仿射参数和所述样本非平稳信息，对所述预测样本电力负荷时序数据进行重构，得到重构样本电力负荷时序数据； 根据所述样本电力负荷时序数据和所述重构样本电力负荷时序数据，对所述时序预测模型的包括所述仿射参数在内的模型参数进行调整，并返回使用下一样本电力负荷时序数据对所述调整后的时序预测模型继续训练，直至训练结束得到目标时序预测模型，所述目标时序预测模型用于对电力负荷进行预测，所述目标时序预测模型的预测结果用于电力调度。
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