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申请/专利权人：国电南京自动化股份有限公司
摘要：本发明提供了一种基于历史数据的模型在线学习方法，涉及机器学习技术领域，该方法包括以下步骤：基于预先设定的时序数据库，读取历史数据并执行模型在线学习前的数据处理；初始化模型参数，通过学习数据集训练和测试模型，并通过计算误差评估模型性能；基于时序数据库接收新数据，并基于在线学习机制，利用新数据实时更新模型参数；利用更新后的模型进行预测，并持续监控模型性能。本发明通过在线学习机制，模型能够很好地适应数据的变化，实时地根据新数据及在线预测结果进行参数更新，并及时进行概念漂移检测与适应，从而确保预测的准确性和实时性。
主权项：1.一种基于历史数据的模型在线学习方法，其特征在于，该基于历史数据的模型在线学习方法包括以下步骤：S1、基于预先设定的时序数据库，读取历史数据并执行模型在线学习前的数据处理，得到学习数据集；S2、初始化模型参数，通过所述学习数据集训练和测试模型，并通过计算误差评估模型性能；S3、基于时序数据库接收新数据，并基于在线学习机制，利用新数据实时更新模型参数；S4、利用更新后的模型进行预测，并持续监控模型性能，若模型性能下降，则重复执行步骤S3以继续更新模型参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国电南京自动化股份有限公司 一种基于历史数据的模型在线学习方法
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