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龍圖騰網恭喜中國民航信息網絡股份有限公司申請的專利預測模型的訓練方法及裝置、存儲介質及電子設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114298402B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111612502.6，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權預測模型的訓練方法及裝置、存儲介質及電子設備是由紀業;王碩;澈勒木格設計研發完成，并于2021-12-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本預測模型的訓練方法及裝置、存儲介質及電子設備在說明書摘要公布了：本發明提供了一種預測模型的訓練方法及裝置、存儲介質及電子設備，該方法包括：響應于模型訓練指令，獲取在每個數據采集時間點采集到的每個航班的原始訂座樣本；依據每個原始訂座樣本確定每個數據采集時間點的預處理參數；基于每個數據采集時間點的預處理參數，以及每個數據采集時間點采集到的每個航班的原始訂座樣本，計算得到每個航班在每個數據采集時間點的訂座需求數據；應用各個訂座需求數據訓練預先構建的預測模型。應用本發明提供的方法，能夠通過預處理參數對原始訂座樣本進行處理，去除原始訂座樣本的數據偏向，使得預處理后的數據能夠準確的反應用戶的訂座需求，從而能夠極大的提升預測模型的預測準確性。

本發明授權預測模型的訓練方法及裝置、存儲介質及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種預測模型的訓練方法，其特征在于，包括：響應于模型訓練指令，獲取預先在每個數據采集時間點采集到的每個航班的原始訂座樣本；依據每個所述原始訂座樣本確定每個所述數據采集時間點的預處理參數；基于每個所述數據采集時間點的預處理參數，以及每個所述數據采集時間點采集到的每個所述航班的原始訂座樣本，計算得到每個所述航班在每個所述數據采集時間點的訂座需求數據；應用各個所述訂座需求數據訓練預先構建的預測模型；其中，所述依據每個所述原始訂座樣本確定每個所述數據采集時間點的預處理參數，包括：根據所述數據采集時間點采集到的每個航班的原始訂座樣本，確定每個所述航班在所述數據采集時間點的訂座數增量；根據每個所述航班在所述數據采集時間點的訂座數增量，計算得到各個所述航班在該采集時間點的訂座數增量之和，以及訂座數增量之和的平方；根據所述數據采集時間點采集到的各個航班的原始訂座樣本的數量、所述訂座數增量之和以及所述訂座數增量之和的平方，計算得到所述訂座數增量之和的均值和根方差；根據所述均值和所述根方差，在各個訂座數增量中確定出的備選訂座數增量；根據各個所述備選訂座數增量所屬的航班的原始訂座樣本的數量，各個所述備選訂座數增量對應的訂座數增量之和，以及各個所述備選訂座數增量對應的訂座數增量之和的平方，計算出各個所述備選訂座數增量對應的訂座數增量之和的第一均值和第一根方差；將所述第一均值確定為目標均值，以及將所述第一根方差確定為目標根方差；迭代第一操作，直至迭代次數大于預設的次數閾值，或者當前執行第一操作計算得到的目標均值滿足預設的停止迭代條件；所述第一操作包括：根據當前計算得到的所述目標均值和所述目標根方差，在各個所述訂座數增量中確定出目標訂座數增量；根據各個所述目標訂座數增量、所述第一均值和所述第一根方差，計算得到均值期望和方差期望；將每個所述目標訂座數增量所屬的航班確定為目標航班；根據各個所述目標航班的訂座數增量之和以及所述均值期望，計算得到各個所述目標航班新的訂座數增量之和；根據各個所述目標航班的訂座數增量之和的平方以及所述方差期望，計算得到各個所述目標航班新的訂座數增量之和的平方；根據各個所述目標航班的原始訂座樣本的數量，各個所述目標航班新的訂座數增量之和，以及各個所述目標航班新的訂座數增量之和的平方，計算出各個所述目標訂座數增量對應的訂座數增量之和的第二均值和第二根方差；將所述第二均值確定為新的目標均值，并將所述第二根方差確定為新的目標根方差；在停止迭代所述第一操作之后，將當前的所述目標均值以及所述目標根方差，作為所述數據采集時間點的預處理參數。

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