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龙图腾网获悉新奥数能科技有限公司申请的专利新用户负荷预测模型构建方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114117902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111375945.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权新用户负荷预测模型构建方法、装置、设备及存储介质是由李冰;姜国强;赵钧陶设计研发完成，并于2021-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本新用户负荷预测模型构建方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及机器学习技术领域，提供了新用户负荷预测模型构建方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取非新用户中的典型用户的样本数据，其中，典型用户与新用户属于同一行业类别；使用样本数据对预设的非新用户负荷预测模型进行训练、测试，直至负荷预测模型满足预设的收敛条件时，保存负荷预测模型的模型参数；使用模型参数构建新用户负荷预测模型。本公开能够很好地解决因新用户的历史数据少，难以适用现有的基于深度神经网络的预测技术进行负荷预测，从而导致负荷预测结果的准确率较低的问题。

本发明授权新用户负荷预测模型构建方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种新用户负荷预测模型构建方法，其特征在于，包括： 获取非新用户中的典型用户的样本数据，其中，所述典型用户与新用户属于同一行业类别； 使用所述样本数据对预设的非新用户负荷预测模型进行训练、测试，直至所述负荷预测模型满足预设的收敛条件时，保存所述负荷预测模型的模型参数； 使用所述模型参数构建新用户负荷预测模型； 获取非新用户中的典型用户的样本数据，包括： 从代理用户中筛选出样本数据量符合预设数据量范围的M个非新用户，对所述M个非新用户进行分类，得到N个非新用户集合，其中，每个所述非新用户集合包括至少一个非新用户，N≤M，N、M均为正整数； 获取与所述新用户属于同一行业类别的非新用户集合中的典型用户的样本数据； 获取与所述新用户属于同一行业类别的非新用户集合中的典型用户的样本数据，包括： 从所述N个非新用户集合中筛选出与所述新用户属于同一行业类别的同类典型非新用户集合； 计算所述同类典型非新集合中的每个非新用户与所述同类典型非新集合的聚类中心点之间的距离值； 将与所述聚类中心点的距离值最小的非新用户确定为所述同类典型非新集合的典型用户，并获取所述典型用户的样本数据。

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