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龙图腾网恭喜中国民航信息网络股份有限公司申请的专利预测模型的训练方法及装置、存储介质及电子设备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：CN114298402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202111612502.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权预测模型的训练方法及装置、存储介质及电子设备是由纪业;王硕;澈勒木格设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本预测模型的训练方法及装置、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种预测模型的训练方法及装置、存储介质及电子设备，该方法包括：响应于模型训练指令，获取在每个数据采集时间点采集到的每个航班的原始订座样本；依据每个原始订座样本确定每个数据采集时间点的预处理参数；基于每个数据采集时间点的预处理参数，以及每个数据采集时间点采集到的每个航班的原始订座样本，计算得到每个航班在每个数据采集时间点的订座需求数据；应用各个订座需求数据训练预先构建的预测模型。应用本发明提供的方法，能够通过预处理参数对原始订座样本进行处理，去除原始订座样本的数据偏向，使得预处理后的数据能够准确的反应用户的订座需求，从而能够极大的提升预测模型的预测准确性。

本发明授权预测模型的训练方法及装置、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种预测模型的训练方法，其特征在于，包括：响应于模型训练指令，获取预先在每个数据采集时间点采集到的每个航班的原始订座样本；依据每个所述原始订座样本确定每个所述数据采集时间点的预处理参数；基于每个所述数据采集时间点的预处理参数，以及每个所述数据采集时间点采集到的每个所述航班的原始订座样本，计算得到每个所述航班在每个所述数据采集时间点的订座需求数据；应用各个所述订座需求数据训练预先构建的预测模型；其中，所述依据每个所述原始订座样本确定每个所述数据采集时间点的预处理参数，包括：根据所述数据采集时间点采集到的每个航班的原始订座样本，确定每个所述航班在所述数据采集时间点的订座数增量；根据每个所述航班在所述数据采集时间点的订座数增量，计算得到各个所述航班在该采集时间点的订座数增量之和，以及订座数增量之和的平方；根据所述数据采集时间点采集到的各个航班的原始订座样本的数量、所述订座数增量之和以及所述订座数增量之和的平方，计算得到所述订座数增量之和的均值和根方差；根据所述均值和所述根方差，在各个订座数增量中确定出的备选订座数增量；根据各个所述备选订座数增量所属的航班的原始订座样本的数量，各个所述备选订座数增量对应的订座数增量之和，以及各个所述备选订座数增量对应的订座数增量之和的平方，计算出各个所述备选订座数增量对应的订座数增量之和的第一均值和第一根方差；将所述第一均值确定为目标均值，以及将所述第一根方差确定为目标根方差；迭代第一操作，直至迭代次数大于预设的次数阈值，或者当前执行第一操作计算得到的目标均值满足预设的停止迭代条件；所述第一操作包括：根据当前计算得到的所述目标均值和所述目标根方差，在各个所述订座数增量中确定出目标订座数增量；根据各个所述目标订座数增量、所述第一均值和所述第一根方差，计算得到均值期望和方差期望；将每个所述目标订座数增量所属的航班确定为目标航班；根据各个所述目标航班的订座数增量之和以及所述均值期望，计算得到各个所述目标航班新的订座数增量之和；根据各个所述目标航班的订座数增量之和的平方以及所述方差期望，计算得到各个所述目标航班新的订座数增量之和的平方；根据各个所述目标航班的原始订座样本的数量，各个所述目标航班新的订座数增量之和，以及各个所述目标航班新的订座数增量之和的平方，计算出各个所述目标订座数增量对应的订座数增量之和的第二均值和第二根方差；将所述第二均值确定为新的目标均值，并将所述第二根方差确定为新的目标根方差；在停止迭代所述第一操作之后，将当前的所述目标均值以及所述目标根方差，作为所述数据采集时间点的预处理参数。

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