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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本发明提供了一种结合增量学习与元学习的预测模型在线更新方法和系统，包括：基于元学习的思想，设计两个元学习器，分别为数据适配器和模型适配器，数据适配器调整增量数据中的原始股票因子和标签；模型适配器根据适配好的增量数据学习出适合当前时期的参数值，以此更新预测模型，并将之部署于线上；数据适配器调整测试数据的原始股票因子；预测模型根据测试数据中适配好的股票因子进行预测；根据预测损失优化数据适配器和模型适配器。本发明解决了分布偏移对增量学习的挑战，能够有效地利用较少的增量数据快速更新股价预测模型，以达到更高的预测准确率。
主权项：1.一种结合增量学习与元学习的预测模型在线更新方法，其特征在于，包括：步骤S1：基于元学习的思想，设计两个元学习器，分别为数据适配器和模型适配器，数据适配器通过因子适配函数调整增量数据中的原始数据因子，并通过标签适配函数调整增量数据的各个标签；步骤S2：通过模型适配器根据调整好的增量数据学习出适合当前时期的参数值，以此更新预测模型，并将之部署于线上；步骤S3：基于数据适配器通过因子适配函数调整测试数据的原始数据因子；步骤S4：通过预测模型根据测试数据中调整好的数据因子进行预测，模型输出值经过标签适配函数的逆变换，调整为最终的标签预测值；步骤S5：在本次预测阶段结束后，根据标签预测值和获取到的标签真实值计算预测损失，从而优化两个元学习器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 结合增量学习与元学习的预测模型在线更新方法和系统
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