申请/专利权人：北京百度网讯科技有限公司

申请日：2022-11-24

公开（公告）日：2023-03-14

公开（公告）号：CN115796259A

主分类号：G06N3/08

分类号：G06N3/08;G06N3/049;G06F16/215;G06N3/0442;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.03.31#实质审查的生效;2023.03.14#公开

摘要：本公开提供了模型训练方法、数据处理方法、预测方法及装置、设备，涉及数据处理技术领域，尤其涉及人工智能和智能交通领域。具体实现方案为：将目标流量数据输入至预设补全模型，得到目标路口的N个目标流向在T个时间段内的目标预估全历史流量数据，其中，所述目标流量数据为所述目标路口的N个目标流向在T个时间段内的部分历史流量数据；所述预设补全模型用于对缺失的历史流量数据进行数据补全；所述N为大于等于1的自然数；所述T为大于等于2的自然数；基于所述目标预估全历史流量数据与真实全历史流量数据所构建的第一损失函数，对所述预设补全模型进行模型训练；在模型训练完成的情况下，得到目标补全模型。

主权项：1.一种模型训练方法，包括：将目标流量数据输入至预设补全模型，得到目标路口的N个目标流向在T个时间段内的目标预估全历史流量数据，其中，所述目标流量数据为所述目标路口的N个目标流向在T个时间段内的部分历史流量数据；所述预设补全模型用于对缺失的历史流量数据进行数据补全；所述N为大于等于1的自然数；所述T为大于等于2的自然数；基于所述目标预估全历史流量数据与真实全历史流量数据所构建的第一损失函数，对所述预设补全模型进行模型训练；在模型训练完成的情况下，得到目标补全模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京百度网讯科技有限公司 模型训练方法、数据处理方法、预测方法及装置、设备

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD