公开(公告)号：CN117236461A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202310682927.7

申请日：2023-06-09

Applicant: 瞻博网络公司

Inventor： S·贾丹 ,  A·K·帕坦卡

IPC: G06N20/00 ,  G06F18/20

Abstract: 本公开涉及利用基于集成的机器学习模型架构来进行数据的长期预报。一种设备，可以接收时间序列数据，并且可以限定被利用于做出未来预测的过去数据中的第一数量的步长、未来预测中的第二数量的步长以及在未来预测中要跳过的第三数量的步长。该设备可以确定第二数量是否等于第三数量。当第二数量等于第三数量时，设备可以利用多个机器学习模型来处理时间序列数据以生成不重叠的多个未来预测，可以将多个未来预测合并到未来预测列表中，并且可以提供该列表以供显示。当第二数量不等于第三数量时，设备可以利用多个机器学习模型来处理时间序列数据以生成重叠的另外多个未来预测。

公开(公告)号：CN117077768A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202310532700.4

申请日：2023-05-12

Applicant: 瞻博网络公司

Inventor： S·贾丹 ,  A·K·帕坦卡

IPC: G06N3/0985 ,  H04L41/14 ,  G06N3/04

Abstract: 一种设备，可以接收标识与多个站点相关联的原始数据或关键性能指示符的站点数据，并且可以基于站点数据来计算相似性得分矩阵。设备可以基于相似性得分矩阵将站点数据分组为数据集群，并且可以基于数据集群来标识训练数据和验证数据。设备可以生成元模型，并且可以基于训练数据来训练元模型。设备可以基于验证数据来验证元模型，并且可以基于元模型和站点数据来为多个站点中的每一个创建站点特定模型。设备可以利用站点特定模型与多个站点的对应新站点数据来生成针对多个站点的预测。