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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院;深圳市智慧城市科技发展集团有限公司;鹏城实验室申请的专利一种模型训练方法、装置、计算机设备及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：CN117171572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202311176675.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质是由彭磊;孙悦;张康帅;杨旸;舒洪峰;刘琪设计研发完成，并于2023-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出一种模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及模型训练技术领域。本发明可以根据目标区域内各停车场的服务权重初值和相距信息，对各停车场进行聚类，得到至少一个停车场集合，使用停车场集合对待训练的停车预测模型进行训练。本发明可以在有效考虑目标区域内各停车场间停车服务能力和相距距离的关联关系的情况下，对目标区域内的各停车场进行聚类而得到至少一个停车场集合，提高停车场聚类的准确度，使得后续在根据停车场集合对停车预测模型进行训练时，能有效保障停车预测模型在相应区域内的停车数据预测精度。

本发明授权一种模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标区域内多个停车场的服务能力信息和相距信息，所述相距信息包括两两所述停车场间的距离； 利用所述多个停车场的服务能力信息，生成各所述停车场在所述多个停车场中的服务权重初值； 基于各所述停车场的服务权重初值和所述相距信息，对所述多个停车场进行聚类，得到至少一个停车场集合； 获取至少一个待训练的停车预测模型； 针对任一所述停车预测模型，根据至少一个所述停车场集合对所述停车预测模型进行训练； 所述基于各所述停车场的服务权重初值和所述相距信息，对所述多个停车场进行聚类，得到至少一个停车场集合，包括： 基于各所述停车场的服务权重初值和所述相距信息，生成各所述停车场的服务权重转移信息； 根据各所述停车场的服务权重转移信息，对所述多个停车场进行聚类，得到所述至少一个停车场集合； 所述基于各所述停车场的服务权重初值和所述相距信息，生成各所述停车场的服务权重转移信息，包括： 基于各所述停车场的服务权重初值和所述相距信息，生成各所述停车场的服务权重转出信息； 根据各所述停车场的服务权重转出信息，生成各所述停车场的服务权重转入信息； 分别将各所述停车场的服务权重转入信息和服务权重转出信息，确定为各所述停车场的服务权重转移信息； 所述根据各所述停车场的服务权重转移信息，对所述多个停车场进行聚类，得到所述至少一个停车场集合，包括： 在所述多个停车场中，根据各所述停车场的服务权重转出信息和服务权重转入信息，确定出至少一个中心节点停车场和至少一个非中心节点停车场； 基于各所述非中心节点停车场的服务权重转入信息，确定各所述中心节点停车场下的子节点停车场； 针对任一所述中心节点停车场，将所述中心节点停车场和相应的子节点停车场确定为一个所述停车场集合，得到所述至少一个停车场集合。

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中国科学院深圳先进技术研究院;深圳市智慧城市科技发展集团有限公司;鹏城实验室，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区深圳大学城学苑大道1068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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