[发明专利]一种货量预测模型训练方法、货量预测方法和系统

摘要

本发明实施例公开一种货量预测模型训练方法、货量预测方法和系统、存储介质和计算机设备，所述货量预测模型训练方法包括：S1、从数据库中获取历史N天的所有流向的特征数据X和实际货量数据Y；S2、对S1得到的数据进行预处理得到理想的特征数据X’和货量数据Y’，并划分训练集Xtrain和Ytrain，验证集Xvalid和Yvalid；S3、构造路由映射矩阵A；S4、选择机器学习模型，并将机器学习模型的损失函数自定义为整合线段误差的损失函数；S5、利用训练集Xtrain和Ytrain对机器学习模型进行训练，得到模型f*；S6、将Xvalid输入所述模型f*，输出计算流向误差和线段误差；S7、选择不同的机器学习模型和λ进行S4‑S6的训练，选择线段误差最小的模型为最佳模型。