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申请/专利权人：朗新科技集团股份有限公司
摘要：本发明提供一种时序预测集成模型的训练方法、装置、电子设备及介质，包括：基于第一随机数和选择概率从集成模型中确定参与训练的子模型集合；将样本时序数据输入至子模型集合的各子模型中，得到各子模型的输出结果；基于第二随机数和融合概率确定各子模型的输出结果的融合权重；基于融合权重对各子模型的输出结果进行融合得到融合结果，融合结果作为集成模型对于样本时序数据的输出结果用于集成模型的训练。采用上述技术方案，解决了现有技术中在训练集成模型时需要先训练单个的子模型再训练集成模型，导致集成模型的训练过程较为繁琐的问题。
主权项：1.一种时序预测集成模型的训练方法，其特征在于，包括：基于第一随机数和选择概率从集成模型中确定参与训练的子模型集合；将样本时序数据输入至所述子模型集合的各子模型中，得到所述各子模型的输出结果；基于第二随机数和融合概率确定所述各子模型的输出结果的融合权重；基于所述融合权重对所述各子模型的输出结果进行融合得到融合结果，所述融合结果作为所述集成模型对于所述样本时序数据的输出结果用于所述集成模型的训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 朗新科技集团股份有限公司 时序预测集成模型的训练方法、装置、电子设备及介质
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