发明名称 大数据量预测的三层联合动态选择最优模型方法
摘要 本发明提供一种大数据量预测的三层联合动态选择最优模型方法,包括预测模型算法库、权重算法库、最优权重算法甄选算法三层,预测模型算法库放置在的最底层,在预测算法模型库之上是权重算法库,在权重算法库之上是最优权重算法甄选算法;该种大数据量预测的三层联合动态选择最优模型方法,三层结构具有高扩展性、预测稳定性、模型的动态调整特性、预测数据对模型的无差异性这四种特性。本申请运用了联合算法,该算法规避了常用算法的一些缺点,利用赋予多种模型权重的方法,将多种算法有机地组合在一起,将最适应的算法赋予高权重,而将相对不好的算法赋予的低的权重,这样既保证了数据预测的准确性,也保证了数据长度增加后,预测的稳定性。
申请公布号 CN106257506A 申请公布日期 2016.12.28
申请号 CN201610638099.7 申请日期 2016.08.04
申请人 南京华苏科技有限公司 发明人 吴冬华;胡曼恬;胡岳;闫兴秀
分类号 G06Q10/04(2012.01)I 主分类号 G06Q10/04(2012.01)I
代理机构 江苏纵联律师事务所 32253 代理人 戴勇
主权项 一种大数据量预测的三层联合动态选择最优模型方法,其特征在于:包括预测模型算法库、权重算法库、最优权重算法甄选算法三层,预测模型算法库放置在的最底层,在预测算法模型库之上是权重算法库,在权重算法库之上是最优权重算法甄选算法;预测模型算法库:包含若干种预测模型算法,这些算法被抽象成共同的接口,放置在联合算法的最底层,提供预测功能,支撑更上层的功能;权重算法库:对预测算法库的最底层算法的多样性进行屏蔽,根据底层算法的预测结果,按若干种标准对底层算法进行甄选组合,形成若干种权重算法;最优权重算法甄选算法:根据验证集中权重算法的效果,选择最优的权重算法,进行预测。
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