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申请/专利权人：北京明略软件系统有限公司

摘要：本申请涉及一种预测模型训练方法、系统、计算机设备及可读存储介质，其中，该预测模型训练方法包括：数据获取步骤，用于获取待训练数据；数据分析步骤，用于结合静态图谱及不同时空段的时空图谱对所述待训练数据进行多维度数据分析，得到所述待训练数据的静态图谱、不同时空段的时空图谱、静态图谱的图属性及时空图谱的图属性；计算模型迭代步骤，用于利用遗传算法对所述数据分析步骤得到的所述静态图谱、不同时空段的时空图谱、静态图谱的图属性及时空图谱的图属性进行计算得到至少一基因组合，以对所述至少一基因组合进行分析筛选出最优计算模型。通过本申请，提高预测分析的准确率，提高模型的场景适应能力。

主权项：1.一种预测模型训练方法，其特征在于，包括：数据获取步骤，用于获取待训练数据；数据分析步骤，用于结合静态图谱及不同时空段的时空图谱对所述待训练数据进行多维度数据分析，得到所述待训练数据的静态图谱、不同时空段的时空图谱、静态图谱的图属性及时空图谱的图属性；计算模型迭代步骤，用于利用遗传算法对所述数据分析步骤得到的所述静态图谱、不同时空段的时空图谱、静态图谱的图属性及时空图谱的图属性进行计算得到至少一基因组合，以对所述至少一基因组合进行分析筛选出最优计算模型；其中，所述数据分析步骤进一步包括：静态图谱数据分析步骤，用于对所述待训练数据进行数据挖掘得到一静态图谱，并对所述静态图谱进行图特征挖掘得到所述静态图谱的图属性，设置一初始化权重用于表示所述静态图谱的关系；动态时空图谱数据分析步骤，用于通过对所述待训练数据进行时空碰撞得到多个时空图谱，基于所述时空碰撞的次数及时空关系以不同时空段为切面对所述多个所述时空图谱分别进行图特征挖掘，得到每一时空图谱的图属性，所述动态时空图谱数据分析步骤进一步包括：时空图谱获取步骤，用于配置一时空参照并根据所述时空参照将数据划分为多个不同的时空段，对每一所述时空段数据进行时空碰撞得到与所述时空段对应的时空图谱，设置一碰撞权重以表示在所述时空段产生的时空碰撞；时空关系获取步骤，用于对多个所述时空图谱进行数据分析，得到所述时空图谱中的时空关系及时空碰撞发生的次数，并设置一关系权重及一次数权重，其中，所述关系权重用于表示所述时空关系，所述次数权重用于表示时空碰撞发生的次数；时空图谱切面获取步骤，用于以所述时空段为切面对所述时空图谱进行切面分析，设置一时空权重用于表示每一切面对应的切面图谱中的关系，基于所述时空权重计算每一切面对应的切面图谱的图属性。

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