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公开（公告）号CN122965596A | 申请号CN202611186288.5 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人中北大学 |
分类号G06N3/08(2023.01), G06N3/0442(2023.01), G06F18/22(2023.01), G06F123/02(2023.01) | 申请日2026-08-06 | 公开日2026-10-23 |
发布日期2026-10-23 | 文档 ID84601338314700009 | 源数据页码52 |
专利语言zh | ||
本发明公开了一种基于增强学习的时序数据统计预测方法，本发明涉及电数字数据处理技术领域，通过对实时标准化时序数据进行三级分级管控，构建双轨隔离处理架构并执行差异化权限处理，结合临界前兆信号数据的回溯校验与权限动态调整，本发明的优点在于：通过构建适配增强学习预测体系的双轨隔离处理架构，搭配时序数据的三级分级管控与差异化权限准入机制，突破了现有技术中模型长期预测经验记忆与实时新数据学习更新深度绑定的底层逻辑桎梏。方案将不同特征的时序数据做明确的权限隔离，从根源上切断了无效噪声数据对模型长期核心参数的干扰路径，避免了噪声数据污染模型沉淀的长期有效预测经验，有效抑制了长时序预测过程中的误差持续累积问题。
附图 1