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龙图腾网获悉天津科技大学;天津云圣智能科技有限责任公司申请的专利预测模型的训练方法、装置、电子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：CN116484934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310449835.4，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权预测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质是由李建荣;李政;马辉;张传雷;闫凯;高明设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本预测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种预测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取网络指标数据集；基于第一滑动窗口对网络指标数据集进行集成经验模态分解处理，以确定训练数据集、测试数据集和测试数据集的真实值；测试数据集的真实值是基于移动后的第一滑动窗口内的数据确定得到的；利用训练数据集对初始预测模型进行训练，并利用测试数据集对训练后的初始预测模型进行测试得到预测值；移动第一滑动窗口，重复上述过程以得到目标预测模型和每个测试数据集的预测值；基于每个测试数据集的真实值和预测值对目标预测模型进行评估测试得到评估测试结果。本发明可以有效提高预测模型的训练效果，使训练得到的目标预测模型具有较高的预测精度。

本发明授权预测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种预测模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取网络指标数据集，所述网络指标数据集由网络关键性能指标组成，所述网络关键性能指标包括信道相关指标、信噪比和下载上传速率； 基于第一滑动窗口对所述网络指标数据集进行集成经验模态分解处理，以确定所述第一滑动窗口对应的训练数据集、测试数据集和所述测试数据集的真实值；其中，所述训练数据集和所述测试数据集是基于所述第一滑动窗口内的数据确定得到的，所述测试数据集的所述真实值是基于移动后的所述第一滑动窗口内的数据确定得到的； 利用所述第一滑动窗口对应的训练数据集对预先建立的初始预测模型进行训练，并利用所述第一滑动窗口对应的测试数据集对训练后的初始预测模型进行测试，得到所述测试数据集的预测值； 移动所述第一滑动窗口，并继续基于移动后的所述第一滑动窗口对所述网络指标数据集进行集成经验模态分解处理，直至所述网络指标数据集分解完毕，以得到目标预测模型和每个所述测试数据集的预测值； 基于每个所述测试数据集的所述真实值和所述预测值，对所述目标预测模型进行评估测试，得到所述目标预测模型对应的评估测试结果； 基于第一滑动窗口对所述网络指标数据集进行集成经验模态分解处理，以确定所述第一滑动窗口对应的训练数据集、测试数据集和所述测试数据集的真实值，包括： 基于第一滑动窗口对所述网络指标数据集进行集成经验模态分解处理，得到所述第一滑动窗口对应的多个本征模态分量； 对于每个所述本征模态分量，基于第二滑动窗口确定该本征模态分量对应的训练数据子集和测试数据子集； 将每个所述本征模态分量对应的训练数据子集，作为所述第一滑动窗口对应的训练数据集；以及，将每个所述本征模态分量对应的测试数据子集，作为所述第一滑动窗口对应的测试数据集； 将所述网络指标数据集中，位于移动后的所述第一滑动窗口内的前S个数据，确定为所述测试数据集的真实值；其中，S为所述第一滑动窗口的滑动步长； 基于第二滑动窗口确定该本征模态分量对应的训练数据子集和测试数据子集，包括： 按照第二滑动窗口参数中的窗口长度，针对该本征模态分量设置第二滑动窗口； 将该本征模态分量中位于所述第二滑动窗口内的每个数据，作为该本征模态分量对应的第一数据子集； 按照所述第二滑动窗口参数中的滑动步长，移动所述第二滑动窗口，并将该本征模态分量中位于移动后的所述第二滑动窗口内的前S个数据，作为该本征模态分量对应的第二数据子集；其中，所述第二数据子集为所述第一数据子集对应的真实值集合； 将该本征模态分量中位于移动后的所述第二滑动窗口内的每个数据，作为该本征模态分量对应的下一个第一数据子集，并继续按照所述第二滑动窗口参数中的滑动步长，移动所述第二滑动窗口，直至所述第二滑动窗口移动至该本征模态分量的末端，得到多个第一数据子集和多个第二数据子集； 将最后一个第一数据子集作为该本征模态分量对应的测试数据子集，以及基于除最后一个第一数据子集之外的其他第一数据子集和每个所述第二数据子集，得到该本征模态分量对应的训练数据子集。

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天津科技大学;天津云圣智能科技有限责任公司，其通讯地址为：300450 天津市滨海新区经济技术开发区第十三大街9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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