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一种水质预测模型训练方法
摘要文本
本发明涉及一种水质预测模型训练方法，属于水质预测技术领域，解决了现有技术中无法动态更新训练模型，且模型准确率不高的技术问题。水质预测模型训练方法包括：获取第一点位的水质历史时序数据和第一真实时序数据；将所述历史时序数据输入到训练模型中训练，得到预测模型以及预测时序数据；根据所述预测时序数据与所述第一真实时序数据计算各时间点的偏移量，将所述偏移量大于预设偏移量阈值的所述预测时序数据中的时间点标记为偏移数据点；计算所述偏移数据段与所述第二真实时序数据中的对照数据段的相关性值；若所述相关性值大于预设相关性阈值，则将所述偏移数据点设为待校正数据点；将所述待校正数据点输入所述训练模型形成反馈网络。
申请人信息
- 申请人:北京英视睿达科技股份有限公司
- 申请人地址:100070 北京市丰台区汽车博物馆西路8号院1号楼6层606
- 发明人: 北京英视睿达科技股份有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种水质预测模型训练方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410074370.3 |
| 申请日 | 2024/1/18 |
| 公告号 | CN117609792A |
| 公开日 | 2024/2/27 |
| IPC主分类号 | G06F18/214 |
| 权利人 | 北京英视睿达科技股份有限公司 |
| 发明人 | 周刚; 张原浩; 陈晨; 龚琼琼; 牛思源; 方明; 王伟; 郭东宸; 黄思 |
| 地址 | 北京市丰台区汽车博物馆西路8号院1号楼6层606 |
专利主权项内容
1.一种水质预测模型训练方法，其特征在于，包括：获取第一点位的水质历史时序数据和第一真实时序数据；将所述水质历史时序数据输入到训练模型中进行训练，得到预测模型以及预测时序数据；根据所述预测时序数据与所述第一真实时序数据计算各时间点的偏移量，将所述偏移量大于预设偏移量阈值的所述预测时序数据中的时间点标记为偏移数据点；获取所述第一点位的上游点位的第二真实时序数据以及获取所述第一真实时序数据中的偏移数据段；计算所述偏移数据段与所述第二真实时序数据中的对照数据段的相关性值；若所述相关性值大于预设相关性阈值，则将所述偏移数据点设为待校正数据点；将所述待校正数据点输入所述训练模型形成反馈网络，以修正所述预测模型。