训练方法、客流量预测方法、装置、电子设备及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114266390A(43)申请公布日2022.04.01(21)申请号202111557896.X(22)申请日2021.12.17(71)申请人北京沃东天骏信息技术有限公司地址100176北京市大兴区北京经济技术开发区科创十一街18号院2号楼4层A402室(72)发明人李文博苏宁(74)专利代理机构中科专利商标代理有限责任公司11021代理人孙蕾(51)Int.Cl.G06Q10/04(2012.01)G06Q30/02(2012.01)G06K9/62(2022.01)G06N3/04(2006.01)权利要求书4页说明书17页附图4页(54)发明名称训练方法、客流量预测方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本公开实施例提供了一种训练方法、客流量预测方法、装置、电子设备及存储介质。训练方法包括：根据针对基础训练样本集的迭代增量策略，在基础训练样本集的基础上以迭代方式逐次增加样本量，得到目标训练样本集，其中，基础训练样本集和目标训练样本集包括与兴趣面相关的特征数据，特征数据是与用于预测兴趣面的客流量相关的数据；以及利用目标训练样本集对与目标训练样本集对应的预设模型进行训练，得到客流量预测模型。CN114266390ACN114266390A权利要求书1/4页1.一种客流量预测模型的训练方法，包括：根据针对基础训练样本集的迭代增量策略，在所述基础训练样本集的基础上以迭代方式逐次增加样本量，得到目标训练样本集，其中，所述基础训练样本集和所述目标训练样本集包括与兴趣面相关的特征数据，所述特征数据是与用于预测所述兴趣面的客流量相关的数据；以及利用所述目标训练样本集对与所述目标训练样本集对应的预设模型进行训练，得到所述客流量预测模型。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据针对基础训练样本集的迭代增量策略，在所述基础训练样本集的基础上以迭代方式逐次增加样本量，得到目标训练样本集，包括：根据针对所述基础训练样本集的迭代增量策略，从第一训练样本集中确定第二训练样本集；在所述基础训练样本集的基础上增加所述第二训练样本集，得到新的基础训练样本集；根据所述第一训练样本集和所述第二训练样本集，得到新的第一训练样本集；在确定所述新的基础训练样本集满足预设条件的情况下，重复执行得到所述新的基础训练样本集以及确定所述新的基础训练样本集是否满足预设条件的操作，直至所述新的基础训练样本集不满足所述预设条件；以及将所述新的基础训练样本集确定为所述目标训练样本集。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一训练样本集包括多个第一训练样本；所述根据针对所述基础训练样本集的迭代增量策略，从第一训练样本集中确定第二训练样本集，包括：利用所述基础训练样本集对初始预设模型进行训练，得到与所述基础训练样本集对应的预设模型；利用与所述基础训练样本集对应的预设模型对所述第一训练样本集中的每个第一训练样本进行预测，得到与所述每个第一训练样本对应的预测结果；对与所述每个第一训练样本对应的预测结果进行评估，得到与所述每个第一训练样本对应的评估结果；以及根据与所述每个第一训练样本对应的评估结果，从所述第一训练样本集中确定所述第二训练样本集。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述对与所述每个第一训练样本对应的预测结果进行评估，得到与所述每个第一训练样本对应的评估结果，包括：确定与所述每个第一训练样本对应的预测结果和与所述每个第一训练样本对应的真实结果之间的差值的绝对值；确定与所述每个第一训练样本对应的差值的绝对值和与所述每个第一训练样本对应的真实结果之间的比值；以及将与所述每个第一训练样本对应的比值确定为与所述每个第一训练样本对应的评估结果；所述根据与所述每个第一训练样本对应的评估结果，从所述第一训练样本集中确定所述第二训练样本集，包括：2CN114266390A权利要求书2/4页将与目标比值对应的第一训练样本确定为第二训练样本，其中，所述目标比值是所述比值小于或等于比值阈值的比值；以及根据所述第二训练样本得到所述第二训练样本集。5.根据权利要求4所述的方法，还包括：利用所述新的基础训练样本集对与所述基础训练样本集对应的预设模型进行训练，得到与所述新的基础训练样本集对应的预设模型；利用与所述新的基础训练样本集对应的预设模型对所述新的第一训练样本集中的每个新的第一训练样本进行预测，得到与所述每个新的第一训练样本对应的预测结果；对与所述每个新的第一训练样本对应的预测结果进行评估，得到与所述每个新的第一训练样本对应的评估结果；根据与所述每个新的第一训练样本对应的评估结果，确定与所述新的第一训练样本集对应的评估结果；根据与所述每个第一训练样本对应的评估结果，确定与所述第一训练样本集对应的评估结果；以及在确