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龙图腾网获悉中国电信股份有限公司技术创新中心;中国电信股份有限公司申请的专利训练机器学习模型的方法、装置和预测流量的方法、装置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：CN117057440B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202311011970.7，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权训练机器学习模型的方法、装置和预测流量的方法、装置是由胡骞;秦忻设计研发完成，并于2023-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练机器学习模型的方法、装置和预测流量的方法、装置在说明书摘要公布了：本公开涉及训练机器学习模型的方法、装置和预测流量的方法、装置。所述机器学习模型包括空间特征提取模块、时间特征提取模块和全连接层。训练该机器学习模型的方法包括对网络的目标预测区域的历史流量数据进行预处理，包括基于历史流量数据生成第一三维矩阵；空间特征提取；时间特征提取；预测值生成；参数调整和基于调整后的模型参数重新执行空间特征提取、时间特征提取、预测值生成以及参数调整，直到所述机器学习模型收敛为止。

本发明授权训练机器学习模型的方法、装置和预测流量的方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种训练用于预测网络流量的机器学习模型的方法，其中，所述机器学习模型包括空间特征提取模块、时间特征提取模块和全连接层，所述方法包括： 对网络的目标预测区域的历史流量数据进行预处理，包括基于历史流量数据生成第一三维矩阵，其中，第一三维矩阵的第一维是表示时间段的时间维度，第二维和第三维是共同表示目标预测区域中的空间位置的空间维度，并且第一三维矩阵中的每个元素的值与在对应时间段期间在对应空间位置处的节点的历史流量值相关联； 空间特征提取，其中，空间特征提取是基于对第一三维矩阵进行时间维度上的切片获得的多个二维矩阵进行的； 时间特征提取，其中，时间特征提取是基于对第二三维矩阵进行空间维度上的切片获得的多个序列进行的，其中，第二三维矩阵是通过将空间特征提取步骤输出的多个输出二维矩阵按照原时间维度进行拼接而获得的，时间特征提取包括： 对第二三维矩阵进行空间维度上的切片，从而获得多个序列，其中，每个序列表示每个节点的对应于多个时间段的历史流量值的多个空间特征，和 将所述多个序列输入到时间特征提取模块中以提取时间特征，其中，时间特征提取模型输出与多个节点对应的多个特征向量； 预测值生成，包括将所述多个特征向量输入到全连接层，从而获得每个节点处的下一时间段的流量预测值； 参数调整，包括将流量预测值与历史流量值进行比较，并基于比较结果调整模型参数；和 基于调整后的模型参数重新执行空间特征提取、时间特征提取、预测值生成以及参数调整，直到所述机器学习模型收敛为止。

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