预测模型

摘要： 背景:腰椎间盘突出症的复发是经皮内窥镜腰椎间盘切除术后的不良事件。准确预测术后复发腰椎间盘突出症的风险仍然是脊柱外科医生面临的重大挑战。目的:探究经皮内窥镜腰椎间盘切除术后复发的危险因素,并开发和验证一个有效的预测模型。方法:回顾性收集了2017-01-01/2020-01-01在徐州医科大学附属医院接受经皮内窥镜腰椎间盘切除术的365例腰椎间盘突出症患者的临床数据。根据LASSO回归分析,筛选出与术后腰椎间盘突出症复发显著相关的预测因子,建立预测模型。使用增强Bootstrap验证法对模型进行内部验证;使用受试者工作特征曲线和校准曲线评估模型的性能;使用决策曲线和临床影响曲线分析了模型的临床实用性。结果与结论:①纳入的365例患者中,经皮内窥镜腰椎间盘切除术后有33例复发腰椎间盘突出症(9.0%);②通过LASSO回归,选择了6个与经皮内窥镜腰椎间盘切除术后复发有显著关联的因素,包括年龄、手术节段、Modic改变、Pfirrmann分级、吸烟史和高强度体力劳动史;③模型的偏差校正曲线与表观曲线拟合良好,受试者工作特征曲线下面积为0.909,95%置信区间为(0.860-0.958);④该模型具有良好的临床实用性,有利于临床医师术前识别高风险患者并进行个体化治疗。

摘要： 背景:全膝关节置换后患肢常伴有肿胀,特别是膝关节周围的肿胀,更能够严重影响术后早期功能康复锻炼。因此,分析引起患肢肿胀的相关影响因素尤为重要,而列线图预测模型是基于回归分析得出的影响因素绘制的,由各种影响因素综合得出的总分可直观计算出全膝关节置换后患肢发生肿胀的概率。目的:基于LASSO回归分析得出的全膝关节置换患者术后发生患肢肿胀的影响因素,建立列线图预测模型。方法:回顾性分析2020-01-01/2021-06-30及2018-01-01/2019-05-31山西医科大学第三医院骨科关节病区进行全膝关节置换患者的临床资料,按照收集资料的前后时段分为建模人群(168例)及外部验证人群(122例)。首先基于建模队列进行LASSO回归分析,筛选出全膝关节置换患者术后发生肿胀的独立影响因素;通过筛选出来的影响因素进行Logistics单因素和多因素回归,再通过这几个影响因素制作全膝关节置换患者术后发生肿胀的列线图预测模型,采用受试者工作特征曲线及其曲线下面积、C指数验证、校准曲线初步评价模型区分度及校准度。由验证集进行模型验证,采用C指数及校准曲线进一步评价列线图模型表现。最后使用决策曲线分析法,观察该模型是否可以在临床上被较好地使用。结果与结论:(1)LASSO回归分析得出建模人群在膝关节炎的持续病程、体质量指数、术中失血量等因素上存在较明显的意义;(2)根据影响因素及现有理论,构建全膝关节置换患者术后患肢发生肿胀的列线图预测模型,训练组的受试者工作特征曲线和其曲线下面积(曲线下面积=0.68),也同时分析了外部验证人群受试者工作特征曲线和其曲线下面积(曲线下面积=0.67),最终表明,该模型对列线图的预测能力很有效;(3)建模队列中的C指数为0.663(95%CI:0.487-0.839),验证组的C指数为0.655(95%CI:0.537-0.772),表明模型的预测准确性良好;校准曲线拟合较好;(4)决策曲线分析结果显示,模型在临床使用中会有较好的效果;(5)说明建立的全膝关节置换后患肢发生肿胀的预测模型具有较好地检验效能,有助于临床上筛查全膝关节置换后患肢发生肿胀的可能性,并及时给予不同患者个性化的干预措施。

摘要： 高浓度尾砂料浆具有复杂的触变性,颗粒粒径是影响料浆触变性的重要因素,颗粒粒径对触变性影响的定量研究尚不丰富.为探究高浓度尾砂膏体的颗粒粒径对触变性的影响,使用同种尾砂制备了不同平均粒径的样品并制成膏体,开展恒剪切速率实验.结果表明,尾砂膏体具有显著的触变性,恒剪切速率条件下呈剪切稀化.稳态条件下,料浆静态屈服应力、动态屈服应力、宾汉姆黏度均与颗粒平均粒径平方的倒数呈线性正相关.瞬态条件下,颗粒平均粒径和相应瞬态拟合参数呈线性关联.推荐的稳态和触变性模型均表现出较高的适用性.通过数据拟合构建了稳态剪切应力和瞬态剪切应力的预测模型,定量表征颗粒平均粒径对触变性料浆稳态和瞬态流变行为的影响.

摘要： 背景:准确的围术期风险预测至关重要,目前针对老年股骨转子间骨折术后发生严重并发症的预测模型较少,医生和患者的临床决策缺乏依据,此次研究旨在开发针对老年股骨转子间骨折发生术后严重并发症的列线图,指导围术期临床决策。目的:探讨老年股骨转子间骨折发生术后严重并发症的危险因素,并构建风险预测模型。方法:回顾性分析2019年1月至2022年4月新疆维吾尔自治区人民医院老年股骨转子间骨折患者519例的临床资料,记录纳入患者的人口特征、术前化验指标和手术变量,研究结局为术后是否发生严重并发症。采用向前逐步法及似然比检验进行最佳预测模型的筛选,通过受试者工作特征曲线、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验、决策曲线分析对模型进行准确性和稳定性评估,并绘制诺莫图。结果与结论:(1)美国麻醉医师协会分级、改良5项衰弱指数评分、C-反应蛋白与白蛋白比值、术前血红蛋白、年龄是老年股骨转子间骨折发生术后严重并发症的重要危险因素;(2)预测模型验证结果显示:建模组发生术后严重并发症的受试者工作特征曲线下面积为0.786,95%置信区间为0.722-0.850;验证组发生术后严重并发症的受试者工作特征曲线下面积为0.725,95%置信区间为0.640-0.808;(3)建模组和验证组Hosmer-Lemeshow拟合优度检验的P值分别为0.738和0.581,证明模型校准度良好;(4)决策曲线分析显示:当建模组和验证组的阈值概率分别为8%-58%和11%-54%时,对老年股骨转子间骨折患者进行临床干预后可能受益;(5)此次研究提出了一种有效的预测模型,该模型有助于个体化预测老年股骨转子间骨折术后严重并发症的发生,帮助临床医师采取个性化治疗措施。

摘要： 对上市公司的财务风险进行定量预测,设计上市公司的财务风险管控策略,对促进上市公司的健康发展具有重要的意义.文章以现代财务理论为基础,引入期权理论构建了上市公司财务危机预测模型,提出上市公司借助财务危机预测模型来预估企业的财务风险发生概率、找出企业在财务管理上存在的问题、预判企业的财务管理成果.上市公司发现企业的财务管理问题是财务风险防范的第一步,而设计风险应对方案则是上市公司财务危机预测模型构建与应用的根本所在.文章从完善财务风险的评估制度、科学设计债务危机化解方案、积极争取政府的大力支持等维度,构建了上市公司财务危机应对方案.

摘要： 妊娠期高血压疾病(hypertensive disorders of pregnancy,HDP)是一种常见的妊娠并发症,严重威胁母婴的生命健康.目前尚缺乏对其进行预测及早期诊断的有效手段,且发病机制尚不清楚.代谢组学方法是发现疾病发生发展过程中重要生物标志物的最有效手段之一.本文通过检索PubMed,Web of Science及中国知网等电子数据库,系统回顾了应用非靶向和靶向代谢组学方法研究HDP的相关成果.通过对22项研究的系统分析发现,目前的研究主要采用病例对照研究设计方案,部分代谢物及代谢物谱有助于对HDP的预测及早期诊断,脂质和肉碱是HDP发生中重要的代谢产物.代谢组学方法是对HDP进行预测及早期诊断的重要工具,基于代谢组学研究HDP的生物标志物有望应用于常规临床实践中,并帮助更好地了解疾病的病生理机制,进而对疾病采取有效的防治措施,减轻疾病负担.

摘要： 目的 构建卒中相关性肺炎患者预测模型,以期尽早干预,改善预后.方法 回顾性分析2018年4月至2020年5月河北省秦皇岛市第一医院334例静脉溶栓的急性脑梗死患者,收集患者性别、年龄、体重指数、既往基础病总个数、吸烟情况、饮酒情况、入院至开始溶栓时间、入院时美国国立卫生研究院卒中量表评分、吞咽困难情况、脑磁共振成像中弥散加权成像序列脑梗死体积.根据是否发生卒中相关性肺炎将患者分为非卒中相关性肺炎组和卒中相关性肺炎组.应用逻辑回归,并根据赤池信息准则,找出进入模型的变量,并获得预测模型方程.采用受试者工作特征曲线及曲线下面积来评价模型的预测效能.结果 非卒中相关性肺炎组296例(88.62％),卒中相关性肺炎组38例(11.38％),美国国立卫生研究院卒中量表评分(National Institute of Health stroke scale,NIHSS)、脑梗死体积(volume,V)、年龄进入预测模型,并获得预测模型方程=-6.20221+1.69805×(NIHS S=1)+1.96173×(V=1)+2.03692×(V=2)+3.43645×(V=3)+0.72178×(年龄=1)+2.30764×(年龄=2).模型受试者工作特征曲线下面积为0.855(95％CI 0.79～0.92),敏感度及特异度分别为0.68、0.88,约登指数为0.56.结论 本研究所得预测模型可以有效地预测静脉溶栓患者发生卒中性肺炎的情况,进入模型的指标简单易得,该模型简单实用.

摘要： 背景 目前,城乡脑卒中死亡率已位居我国疾病死亡的首位.既往研究表明,年龄、性别、高血压等是缺血性脑卒中复发的影响因素,在此基础上本研究增加了观察指标,旨在为识别缺血性脑卒中高复发风险人群提供参考.目的 探讨缺血性脑卒中复发的影响因素并构建预测模型,旨在为识别缺血性脑卒中高复发风险人群提供参考.方法 选取2016—2017年铜陵市立医院神经内科收治的缺血性脑卒中患者538例,根据患者随访5年复发情况分为复发组和未复发组.比较两组患者的临床资料,采用多元Cox比例风险回归分析探讨缺血性脑卒中复发的影响因素,并基于其影响因素构建预后指数(PI)方程,绘制受试者工作特征(ROC)曲线以分析PI方程对缺血性脑卒中复发的预测价值.结果 随访5年,失访29例(5.39％),复发127例(23.61％).复发组患者年龄大于未复发组,高血压、糖尿病、心脏病发生率及收缩压、平均动脉压、动脉压指数、总胆固醇水平、低密度脂蛋白胆固醇水平、尿酸水平高于未复发组(P<0.05).多元Cox比例风险回归分析结果显示,年龄〔HR=2.793,95％CI(2.696,2.893)〕、高血压〔HR=10.444,95％CI(4.540,24.023)〕、糖尿病〔HR=5.557,95％CI(2.532,12.194)〕、心脏病〔HR=5.078,95％CI(3.339,7.725)〕、总胆固醇〔HR=4.874,95％CI(3.528,6.736)〕是缺血性脑卒中复发的独立影响因素(P<0.05).将上述影响因素依次作为协变量X1、X2、X3、X4、X5构建缺血性脑卒中复发的PI方程,PI=2.793X1+10.444X2+5.557X3+5.078X4+4.874X5.ROC曲线分析结果显示,PI方程预测缺血性脑卒中复发的曲线下面积为0.861〔95％CI(0.820,0.901)〕.结论 年龄、高血压、糖尿病、心脏病、总胆固醇水平是缺血性脑卒中复发的独立影响因素,针对上述影响因素构建的PI方程对缺血性脑卒中复发具有一定预测价值,提示针对缺血性脑卒中患者,需关注其年龄、血压、血糖、血脂及合并症等情况,以识别高复发风险人群.

摘要： 为研究高原地区恶劣环境对于高原车辆运行速度的影响,基于实测的实际车速数据,建立了更具代表性的运行速度预测模型.首先,利用Bushnell手持式雷达速度计10-1911CN在拉林高速公路和318国道上分别对平曲线起点、中心点及终点处实际运行车辆的速度特性进行观测.其次,采用逐步回归方法确定显著性参数,分别提出拉林高速公路和318国道上小车和大车的运行速度预测模型.最后,通过保留测试组数据验证了模型的有效性和实用性.基于数据验证成果,与传统的预测方法相比,所建立模型的预测结果更为精准,并能更深入地对预测运行速度与显著参数之间的非线性关系进行检验.该研究为高原地区公路其他路段的运行速度预测研究提供了思路及依据.

摘要： PVC的干燥是一个复杂的操作,产品的含水量受到流量、温度等多个参数的影响。为了对化工厂中的PVC干燥产品质量进行实时监测和评价,使用基于数据的模型对过程进行了研究。对于数据中判断出的异常值,使用KNN算法进行填补。根据数据的相关性得到了各参数之间的时间差,以消除干燥流程中时间对参数的影响。采用主成分分析法(PCA)对高维度特征数据进行降维,基于之前研究得到的预测模型,采用K近邻分类算法(KNN)对分类模型进行改进,构造了一个PVC含水量的预测模型。使用实际生产数据检验,证明此模型有良好的预测准确率。

摘要： 传统的交通安全评估方法主要是以交通事故为指标.但是以交通事故为指标存在数据滞后、数据分析不真实、不准确等问题.本文以交通冲突为指标,采用视频识别方法采集了南京市仙林东南某区域的交通冲突数据,识别并预测了车辆运行轨迹,用车辆轨迹来判别交通冲突的发生,并建立了全新的加入交互变量的MLE-NBR预测模型.模型拟合结果显示传统泊松模型预测结果平均误差为31.50％,MLE-NBR模型预测结果平均误差为22.15％.精度提高了约30％.当直行交通量、车流速度、交互变量三项参数各自独立提升1％时,模型结果即冲突频次分别增加0.78％、0.65％和0.56％.

摘要： 新型肺炎冠状病毒(世界卫生组织命名为COVID-19,简称新冠病毒)具有很强的传染性,对疫情发展趋势进行准确的预测具有重大的现实意义.文中从传统模型和机器学习两个方向分析了不同预测模型，比较了模型的预测结果，并与现有数据进行了分析对比，同时对疫情的发展和我国抗疫的实际情况进行了评估,介绍了目前疫情预测的主流算法及其优缺点,以期为制定重大疫情的防控措施提供参考.

摘要： 航空运输规模的显著增长加剧了航空碳排放带来的环境变化,使航空碳排放问题越来越受全球社会关注,成为国际航空全球减排与减排政策制定工作的重点.本文根据《IPCC国家温室气体排放指南》,首先采用“自上而下”的核算方法计算1985-2019年航空碳排放量,分析35年间中国航空碳排放历史特征.在考虑中国正处于十四五规划的开局年与受COVID-19的影响下,构建中国航空碳排放STIRPAT预测模型,从基准情景和减排情景2方面对2020-2025年中国航空碳排放量进行短期预测.结果表明:1985-2019年,中国航空航空碳排放总量与运输总量、航空煤油消耗总量总体成上升趋势,总体呈现从平稳上升到加速上升再到高速上升的3个发展特征;STIRPAT模型拟合精度高达0.9965,平均相对误差为0.30％,模型的拟合效果较理想;在基准情景下,中国航空碳排放量到2025年将达到1.11×108t,在减排情景下将达到1.17×108t,到2025年航空碳排放减排力度达到4％,表明提高能源强度可带来显著的航空碳减排.

摘要： 目的：探讨中国健康成年人总电机械收缩时间参考值与地理环境的关系,为制定中国健康成年人总电机械收缩时间参考值的统一标准提供参考依据. 方法：运用spss17.0统计软件对所收集全国71个单位测定的7626例健康成年人总电机械收缩时间参考值与地理因素迸行相关分析和多元线性回归分析,并与运用SAS统计软件迸行岭回归分析建立的预测模型迸行对比;应用ArcGIS10.0软件拟合出健康成年人总电机械收缩时间参考值的地理分布图. 结果：发现总电机械收缩时间参考值与所选地理因素间有显著相关性.并得到最优预测模型:(Y)＝367.7+0.002810X1-0.01012X2+0.1933X3+9.908X4+0.1621X5+1.319X6±13.14式中(Y)为总电机械收缩时间参考值(ms),X1为海拔(m),X2为年日照时数(h),X3为年平均气温(°C),X4为表土有机质含量(g/kg),X5为表土粘土阳离子交换量(cmol/kg),X6为表土粉土阳离子交换量(cmol/kg),13.14是标准差. 结论：若已知中国某地的地理因素数据,即可用上述模型预测该地区健康成年人总电机械时间参考值,绘制的地理分布图将为临床检验提供依据.

摘要： 目的:探讨健康成年人右室前后径(RVD)与地理因素的关系. 方法:搜集我国健康成年人右室前后径参考值资料,运用相关分析研究右室前后径与9项地理指标的相关性,并利用因子分析方法建立预测模型. 结果:右室前后径参考值与地理指标之间存在相关关系,其中年平均气温相关性最大,用因子分析的方法得出一个优良的预测模型:(Y)＝19.46+0.0007072X1+0.001034X2-0.05412X3-0.001405X4-0.0006351X5+0.02903X6+0.01243X7-0.01033X8+0.03816X9±0.63.(Y)是成年人右室前后径参考值(mm),X1是海拔高度(m),X2是年日照时数(h),X3是年平均温度(°C),X4是年平均相对湿度(％),X5是年降水量(mm),X6是气温年较差(°C),X7是年平均风速(m/s),X8是经度(°),X9是纬度(°),0.63是剩余标准差.随后运用ArcGIS软件的克里金插值法内插出中国健康成年人右室前后径参考值的地理分布图. 结论:若已知中国某地的地理数据指标,可通过因子分析模型计算得出结果,也可以利用地理分布图直观的得到中国任何地区的成年人右室前后径参考值.

摘要： 基于2013～2018年我国大气污染物监测数据,利用灰色理论构建大气污染物灰色预测模型,对2019～2023年我国大气主要污染物年均浓度进行预测.结果表明:(1)构建的GM(1,1)灰色模型能够预测主要大气污染物变化趋势,平均相对误差≤5.00％;(2)2019～2023年期间,六种主要大气污染物SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO年均浓度整体呈逐步下降趋势,O3呈现缓慢上升趋势;(3)六种主要大气污染物中NO2、PM10、PM2.5和CO与环境空气质量表现强关联,且关联度最大.

摘要： 输电线路覆冰导致跳闸事故逐年增加,为了保障电网安全,减少因为覆跳闸造成的设备损坏,对覆冰条件下输电线路跳闸概率预测进行研究,提出一种基于Logistic回归算法的覆冰跳闸预测模型,主要包括特征提取、构建模型和预测检验三个方面.首先提出利用数据挖掘方法对数据进行预处理,获取有效数据作为模型输入特征.再利用Logistic算法构建预测模型,实现输电线路覆冰跳闸预测,为实际的线路安全运维提供参考信息.

摘要： 离心喷嘴是液体火箭发动机最为常用且最重要的喷注形式，雾化粒径的准确预测是喷注器设计的重要前提及高效燃烧的有效保证.在设计阶段有效地预测给定结构的离心喷嘴雾化粒径是是喷注器设计的重要前提及高效燃烧的有效保证.通过对雾化粒径的影响因素分析,针对传统雾化粒径预测方法进行了修正,提升了额定工况的预测准确性.同时针对变工况条件下液膜厚度难以理论计算的难题,提出采用数值模拟获得喷嘴顶部液膜厚度,作为参数代入修正后粒径预测公式的方法,预测结果在变工况条件下与PDPA粒径测量结果误差不大于15％.

摘要： 离心喷嘴是液体火箭发动机最为常用且最重要的喷注形式，雾化粒径的准确预测是喷注器设计的重要前提及高效燃烧的有效保证.在设计阶段有效地预测给定结构的离心喷嘴雾化粒径是是喷注器设计的重要前提及高效燃烧的有效保证.通过对雾化粒径的影响因素分析,针对传统雾化粒径预测方法进行了修正,提升了额定工况的预测准确性.同时针对变工况条件下液膜厚度难以理论计算的难题,提出采用数值模拟获得喷嘴顶部液膜厚度,作为参数代入修正后粒径预测公式的方法,预测结果在变工况条件下与PDPA粒径测量结果误差不大于15％.

摘要： 离心喷嘴是液体火箭发动机最为常用且最重要的喷注形式，雾化粒径的准确预测是喷注器设计的重要前提及高效燃烧的有效保证.在设计阶段有效地预测给定结构的离心喷嘴雾化粒径是是喷注器设计的重要前提及高效燃烧的有效保证.通过对雾化粒径的影响因素分析,针对传统雾化粒径预测方法进行了修正,提升了额定工况的预测准确性.同时针对变工况条件下液膜厚度难以理论计算的难题,提出采用数值模拟获得喷嘴顶部液膜厚度,作为参数代入修正后粒径预测公式的方法,预测结果在变工况条件下与PDPA粒径测量结果误差不大于15％.

摘要： 本公开实施例公开了一种肺癌手术后生存率预测方法和系统。其中，通过测量包括基因突变分型在内的临床数据来预测肺癌手术后生存率的方法包括：数据获取步骤，获取肺癌手术后临床数据；预处理步骤，对肺癌手术后临床数据进行分类分组，得到建模组临床数据和验证组临床数据；危险因素筛选步骤，对建模组临床数据进行危险因素筛选，得到危险因素数据和总生存期数据；回归分析步骤，对危险因素数据和总生存期数据进行回归分析，得到回归分析后数据，肺癌手术后临床数据包括基因突变分型，年龄，肿瘤大小，淋巴结转移，手术方式。

摘要： 本发明公开了一种对预测模型进行展示的方法、装置及调整预测模型的方法、装置。其中，获取预测模型针对至少一个预测样本得到的至少一个预测结果；基于至少一个预测样本和至少一个预测结果来获取用于训练决策树模型的至少一个决策树训练样本，其中，决策树模型用于拟合预测模型；使用至少一个决策树训练样本来训练决策树模型；以及可视化地展示训练出的决策树模型。本发明可以将难以理解的预测模型近似为决策树模型，并对近似出的决策树模型进行展示，以使得用户基于所展示的决策树模型可以较好地理解预测模型。

摘要： 本说明书实施例提供一种为预测模型生成样本可以使用大量选择数据为预测模型生成训练样本，并且在样本生成过程中，通过使用标准样本训练的初始预测模型作为指引，减少选择数据中的噪声干扰，提高生成的训练样本的有效性。本说明书实施例还提供一种训练预测模型的方法和装置，将以上训练样本用于训练预测模型，大大扩充了样本数量，可以减少人工打标的工作量，还可以增强预测模型的抗噪能力，大大提高预测模型的准确度。

摘要： 本发明的品质预测模型生成方法为经过一个或多个工序制造的金属材料的品质预测模型生成方法，该品质预测模型生成方法包含：第一收集步骤，其针对预先决定的金属材料的每个规定范围，收集各工序的制造条件；第二收集步骤，其针对每个所述规定范围，评估并收集经过各工序制造的金属材料的品质；保存步骤，其针对每个规定范围，将各工序的制造条件、与在该制造条件下制造的金属材料的品质建立关联地进行保存；以及模型生成步骤，其根据已保存的各工序中的每个规定范围的制造条件，生成对金属材料的每个规定范围的品质进行预测的品质预测模型。

摘要： 生成通过简单的操作进行实质上接近100％的二类别分类且可靠性高的二类别分类预测模型。二类别分类预测模型是通过下述步骤生成的，即：a)根据针对学习样本集合的各个学习样本产生的说明变量，求出用于将学习样本集合分类为预先设定的两个类别的判别函数；b)根据求出的判别函数，计算各学习样本的判别分数；c)根据计算出的判别分数，决定各学习样本的分类预测的正误；d)根据被错误分类的学习样本集合中的最大判别分数和最小判别分数，决定错误分类样本区域；e)取出包含在错误分类样本区域内的学习样本，构成新学习样本集合；f)针对新学习样本集合，重复a)～e)。

摘要： 本发明提供了一种基于多层核超限学习机的锂电池温度场预测模型的建模方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：建立基于ML‑KELM对时间域进行非线性变换的第一模型，并确定时间系数a的获取方法；步骤二：建立基于K‑ELM的重构模型，并采用检测到的锂电池的第一训练数据采用步骤一中的时间系数a的获取方法计算出对应的时间系数，并将计算出的时间系数a输入到所述重构模型中对所述重构模型进行训练；步骤三：基于OS‑ELM建立在线低阶时序模型，对所述在线低阶时序模型进行训练和在线学习并更新在线低阶时序模型的输出权重；步骤四：在OS‑ELM模型在线学习完成后，根据更新后的输出权重计算预测的时间系数步骤五：将得到的预测的时间系数代入到步骤二中的重构模型中，即可实现对锂电池的温度场的预测：该建模方法能够对锂电池温度场预测模型的建模，通过所建的模型能够根据锂电池的输入数据准确地对温度场进行预测。

摘要： 本发明实施例提供一种预测模型的训练方法及基于预测模型的预测方法，训练方法包括：构建第一预测模型，第一预测模型通过作业机械的历史作业样本数据和历史作业样本数据对应的资源样本数据训练得到；基于第一预测模型，确定目标历史作业样本数据，以及与目标作业样本数据对应的第一训练参数；基于第一训练参数，确定第一预测模型对应的第一目标参数；基于目标历史作业样本数据和第一训练参数，构建第二预测模型；确定第二预测模型对应的第二目标参数；基于第一目标参数和第二目标参数，调整第二预测模型，以得到最终的预测模型。本发明用以解决现有技术中针对复杂多变的作业对象，挖掘机在作业时效率低、耗能高的缺陷。

摘要： 本发明公开了一种基于ARIMA预测模型和灰色预测模型实现容量预测的方法，包括如下步骤：S1：获取历史容量数据时间序列；S2：对容量历史数据进行预处理，得到样本时间序列；S3：计算容量历史数据的离散系数，根据离散系数选择预测模型；S4：通过样本时间序列建立选择的预测模型，并进行检验得到合格的预测模型；S5：获取最近一个周期的实际使用的容量数据进行预处理，得到预测数据时间序列；S6：将预测数据时间序列输入S4中获得预测结果。本发明针对不同性质的样本数据，以ARIMA预测模型和灰色预测模型相结合进行容量预测，更有针对性，适用性强；保证预测结果的准确性，给运维提供准确指导。

摘要： 本发明揭示了一种事件预测模型的构建方法、事件预测模型及应用。该事件预测模型的构建方法，包括：获取预定区域内历史目标事件发生前各选定时间节点的预测因子数据；按各选定时间节点对所获取的预测因子数据进行分类，分别建立各选定时间节点下的预测因子数据库；利用所述各选定时间节点下的预测因子数据库分别训练多个选定的人工智能模型；根据各选定时间节点下预测效果评分最高的人工智能模型，构建目标事件的预测模型。本发明提供的事件预测模型的构建方法，可以提高对目标事件发生与否的预测准确率，用以预警目标事件的发生；其可用于院内心搏骤停事件的预测和预警。

摘要： 本发明公开了一种银行贷款审批预测模型的训练方法及预测模型，其中训练方法包括：建立并训练预测模型，初始化模型参数；从全部贷款申请集合J中加载训练数据，结合插补模型和倾向分数模型并通过梯度下降方法更新预测模型中的模型参数，模型参数按照梯度下降方法最小化插补误差的偏差且添加了正则化项，避免模型过拟合，实现了预测模型的参数训练更新，得到更新的模型参数从而实现了预测模型的训练。本发明的优点在于：通过结合插补模型和和倾向分数模型，实现对银行审批模型的无偏估计，可以有效减少预测模型的输出误差，是的预测模型可以准确的预测出银行审批结果，实现了自动化准确的实现汽车金融公司对于交给银行审批贷款的过滤筛查工作。