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龙图腾网获悉中国地质调查局哈尔滨自然资源综合调查中心申请的专利一种机器学习模型的拟合预测方法、系统、设备及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：CN119046676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202410956549.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种机器学习模型的拟合预测方法、系统、设备及介质是由陈卓;刘涛;杨柯;李蕴峰;宋昊南;于俊博设计研发完成，并于2024-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器学习模型的拟合预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种机器学习模型的拟合预测方法、系统、设备及介质，方法包括：获取原始训练集；基于原始训练集，构建多个目标训练集和每个目标训练集对应的训练验证集；利用多个目标训练集分别对待训练机器学习模型进行训练，得到多个机器学习子模型；基于多个训练验证集，确定每个机器学习子模型的拟合权重；获取预测集，并基于预测集、多个机器学习子模型和多个拟合权重，确定目标拟合预测结果。解决了现有技术中未考虑到不同机器学习子模型由于训练差异带来的拟合预测差异，使得只使用一种机器学习模型对预测集进行拟合预测得到的结果的准确性较低的问题。

本发明授权一种机器学习模型的拟合预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种机器学习模型的拟合预测方法，其特征在于，应用于侵蚀沟潜在发育位置的拟合预测，包括： 获取原始训练集，所述原始训练集包括所述侵蚀沟潜在发育位置的侵蚀沟衍生数据和随机圆衍生数据，所述侵蚀沟衍生数据和所述随机圆衍生数据均包括高差、坡度因子、坡长因子、汇水线密度和距汇水线距离； 将所述原始训练集中的正样本集划分为n个正样本子集，并将所述原始训练集中的负样本集划分为n个负样本子集；从n个所述正样本子集中选择n-1个正样本子集，从n个所述负样本子集中选择n-1个负样本子集，构成1个目标训练集；将剩余的1个正样本子集和1个负样本子集构成1个该目标训练集对应的训练验证集，以此类推，根据排列组合共构建n²次，形成n²个目标训练集和训练验证集的组合； 利用多个所述目标训练集分别对待训练机器学习模型进行训练，得到多个机器学习子模型；其中，待训练机器学习模型为随机森林算法模型、神经网络模型或支持向量机； 基于多个所述训练验证集，确定每个所述机器学习子模型的拟合权重；其中，所述拟合权重的计算公式如下： ； ； 其中，MAEi为第i个机器学习子模型针对多个所述训练验证集的平均绝对误差，sum1-MAE为所有机器学习子模型的性能差值1-MAEi的误差参数总和，n为正样本子集的数量，表示第i个机器学习子模型的拟合权重； 获取预测集，并将所述预测集中的多个自变量输入每个所述机器学习子模型中，得到与所述多个自变量的数量相等的多个第二拟合预测结果；基于多个所述机器学习子模型分别对应的所述多个第二拟合预测结果和所述拟合权重，得到目标拟合预测结果；其中，所述预测集与所述原始训练集的数据类型一致，所述目标拟合预测结果为所述侵蚀沟潜在发育位置的风险区分布情况。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国地质调查局哈尔滨自然资源综合调查中心，其通讯地址为：150086 黑龙江省哈尔滨市南岗区保健副路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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