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龍圖騰網獲悉華為技術有限公司申請的專利數據預測方法以及數據預測裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114077912B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202010817375.2，技術領域涉及：H04W24/06；該發明授權數據預測方法以及數據預測裝置是由徐灝;劉鑫;陳旭峰設計研發完成，并于2020-08-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本數據預測方法以及數據預測裝置在說明書摘要公布了：本申請提供了一種數據預測方法以及裝置，包括：獲取目標時間信息，目標時間信息用于表示對目標對象的預測項目進行預測對應的時間信息；將目標時間信息輸入至預先訓練的第一模型，得到預測項目的初始預測值，第一模型用于在輸入時間信息的情況下，預測所述時間信息對應的預測項目的初始預測值；將目標時間標識輸入至預先訓練的第二模型，得到預測項目的偏差值，第二模型用于在輸入時間標識的情況下，預測時間標識對應的預測項目的偏差值，第二模型是通過機器學習算法或者統計算法學習多個殘差值與歷史時間標識的關聯關系得到的；根據預測項目的初始預測值與預測項目的偏差值得到預測項目的預測結果。基于本申請的方案能夠提高預測結果的準確性。

本發明授權數據預測方法以及數據預測裝置在權利要求書中公布了：1.一種數據預測方法，其特征在于，包括： 獲取目標時間信息，所述目標時間信息用于表示對目標對象的預測項目進行預測對應的時間信息； 將所述目標時間信息輸入至預先訓練的第一模型，得到所述預測項目的初始預測值，其中，所述第一模型用于在輸入時間信息的情況下，預測與所述時間信息對應的所述預測項目的初始預測值，所述第一模型是通過多個樣本數據訓練得到的，其中，所述多個樣本訓練數據中的一個樣本訓練數據包括所述歷史時間信息以及與所述歷史時間信息對應的所述預測項目的歷史數據； 將目標時間標識輸入至預先訓練的第二模型，得到所述預測項目的偏差值，其中，所述目標時間標識是根據所述目標時間信息得到的，所述第二模型用于在輸入時間標識的情況下，預測所述時間標識對應的所述預測項目的偏差值，所述第二模型是通過機器學習算法或者統計算法學習多個殘差值與歷史時間標識的關聯關系得到的，所述多個殘差值是指與所述目標對象為相同目標分類的多個對象輸出的殘差值，所述多個殘差值包括第一殘差值，所述第一殘差值是指在所述第一模型中輸入歷史時間信息得到的所述預測項目的初始預測值與所述歷史時間信息對應的所述預測項目的真值之間的差異，所述歷史時間標識是根據所述歷史時間信息得到的； 根據所述預測項目的偏差值修正所述預測項目的初始預測值以得到所述預測項目的預測結果； 其中，所述目標分類是根據所述目標對象的時間序列與所述目標對象的空間特征得到的，所述目標對象的預測項目包括以下中的任意一項：網絡流量、用戶數量以及物理資源塊的利用率。

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