[发明专利]一种多变量时间序列预测方法及系统在审
| 申请号： | 202211602382.6 | 申请日： | 2022-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN115796312A | 公开（公告）日： | 2023-03-14 |
| 发明（设计）人： | 朱瑾鹏;任东英;吴棣;王永祥;范长伟;何若男 | 申请（专利权）人： | 北京数洋智慧科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06F18/214;G06F123/02 |
| 代理公司： | 北京鼎真知识产权代理事务所(普通合伙) 11815 | 代理人： | 洪波 |
| 地址： | 100195 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多变量时间序列预测方法及系统，收集预测内容及相关特征的历史数据，进行数据预处理并进行特征选择，得到预测数据集；对所述预测数据集划分训练集、验证集及测试集，对基于增量学习的xgboost模型进行训练；并调整模型参数，得到最优模型；根据所述最优模型对待预测内容进行预测得到预测结果；根据SHAP对所述最优模型进行解释；输出所述预测结果及解释结果。本发明实施例对多变量数据样本进行预处理后，利用知识蒸馏思想来做增量学习，建立基于增量学习的xgboost模型。同时，提出基于SHAP理论的归因分析框架，根据特征样本的边际贡献显示特征集合对模型预测结果的影响，提高模型可解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 多变 时间 序列 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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