基于区块链确定性执行的机器学习多维数据可信预测方法

本发明公开一种基于区块链确定性执行的机器学习多维数据可信预测方法，涉及区块链与人工智能交叉技术领域。通过构建分层随机数生成机制，从底层消除机器学习算法执行中的随机性源头，使不同区块链节点基于相同随机数序列执行时，显著提升计算结果一致性，解决因随机种子差异导致的预测结果偏差问题。引入硬件误差统计验证体系，通过浮点运算日志记录与卡方分布检验，将异构硬件导致的浮点误差控制在可接受范围，避免因硬件架构差异引发的计算结果不一致，大幅降低计算资源消耗。此外，针对多维数据的多维度和多源异构特性，通过RLP编码序列化模型与默克尔树验证机制，实现预测过程的全链路可信存证，解决传统方案中预测结果不可信的核心痛点。