摘要
本发明涉及混合预测技术领域,特别是涉及一种基于集成模型的混合预测方法、存储介质及电子设备。包括:将全维度输入特征向量输入集成模型,生成目标预测值;集成模型包括多个子预测模型及权重分配模型;权重分配模型用于根据全维度输入特征向量,生成每一子预测模型对应的输出权重系数;目标预测值由所有子预测模型的子输出值与对应的输出权重系数加权求和生成。本发明中不同子预测模型可以更好的利用不同特征值与最终目标预测结果之间的关系进行更高精度的预测。然后通过加权求和的方式,将每一子预测模型的子输出值进行汇总,以生成具有更加可信度的目标预测值,由此来提高对复杂预测任务中预测结果的精准度。
技术关键词
混合预测方法
多层感知器
非瞬时性计算机可读存储介质
时间序列模型
拼接模块
特征值
电子设备
输入端
深度学习模型
消除方法
处理器
存储器
线性
元素
关系
通道
系统为您推荐了相关专利信息
人脸活体检测方法
人脸活体检测模型
归一化模块
双目摄像头
生成深度图
高速公路边坡
光伏组件
建筑设施
反射光
图像处理算法
物联网网关
流量优化系统
流量优化方法
动态资源调度
ARIMA模型
视频生成方法
状态空间模型
输出特征
文本
多层感知器
舆情监测系统
情感分析模型
时间序列分析方法
舆情监测方法
数据