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申请/专利权人：之江实验室
摘要：本发明公开了一种基于联邦储备池模型的时序数据预测方法、设备、介质，所述方法包括：获取待预测的时序数据；将待预测的时序数据输入至预先训练好的客户端中，得到时序预测结果；其中，客户端的训练过程包括：构建联邦储备池模型，联邦储备池模型包括储备池输入层、储备池隐含层以及若干储备池输出层；储备池输入层、储备池隐含层作为服务器，每一储备池输出层作为一客户端；初始化后，客户端接收服务器下发的初始化参数；基于高斯‑牛顿法迭代训练每一客户端，求解得到所有储备池输出层的参数并上传至服务器；在服务器对所有储备池输出层的参数进行聚合之后，客户端接收聚合后的全局模型参数以此进行更新，从而完成客户端的训练。
主权项：1.一种基于联邦储备池模型的时序数据预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待预测的时序数据；将待预测的时序数据输入至预先训练好的客户端中，得到时序预测结果；其中，客户端的训练过程包括：构建联邦储备池模型，所述联邦储备池模型包括储备池输入层、储备池隐含层以及若干储备池输出层；将储备池输入层、储备池隐含层作为服务器，将每一储备池输出层作为一客户端；在初始化联邦储备池模型之后，客户端接收服务器下发的初始化参数；基于高斯-牛顿法迭代训练每一客户端，求解得到所有储备池输出层的参数并上传至服务器；在服务器对所有储备池输出层的参数进行聚合之后，客户端接收服务器下发的聚合后的全局模型参数；客户端利用全局模型进行更新，从而完成客户端的训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 之江实验室 基于联邦储备池模型的时序数据预测方法、设备、介质
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