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龙图腾网获悉青岛亿联信息科技股份有限公司申请的专利基于联邦学习和区块链的停车预测模型训练方法与系统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：CN113592102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202110838858.5，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于联邦学习和区块链的停车预测模型训练方法与系统是由宗学森;李鹏设计研发完成，并于2021-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习和区块链的停车预测模型训练方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联邦学习和区块链的停车预测模型训练方法与系统，上述方法包括：利用处理后的历史停车数据训练本地模型，并将训练后的本地模型的参数通过智能合约上传至区块链中；通过智能合约监听并聚合本地模型的参数，获得全局模型参数并上传至所述区块链中；基于全局模型参数建立全局模型，并判断全局模型是否收敛，若未收敛，则各参与方通过智能合约从区块链中获取全局模型参数继续迭代训练，直到全局模型收敛，收敛后的全局模型的参数为当前时段的全局模型参数；进入下一时段后，将上一时段的全局模型参数作为当前时段本地模型的初始模型参数，进行新一轮本地模型训练。

本发明授权基于联邦学习和区块链的停车预测模型训练方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习和区块链的停车预测模型训练方法，其特征在于，基于区块链和联邦增量学习，包括： 数据处理步骤：采集停车场的历史停车数据，并对所述历史停车数据进行预处理；具体包括：若当前时段为初始时段，则采集停车场的初始时段前的所述历史停车数据，若当前时段为非初始时段，则采集上一时段的所述历史停车数据；对经过预处理后的所述历史停车数据按每个时段统计到来车辆的数量，并按时间顺序构建停车流量时间序列数据； 本地模型训练步骤：利用处理后的所述历史停车数据训练本地模型，并将训练后的所述本地模型的参数通过智能合约上传至区块链中； 参数聚合步骤：通过所述智能合约监听并聚合各参与方上传的所述本地模型的参数，进而获得全局模型参数并上传至所述区块链中； 模型更新步骤：基于所述全局模型参数建立全局模型，并判断所述全局模型是否收敛，若未收敛，通过各区块链节点调用所述智能合约从所述区块链中获取所述全局模型参数发送至各参与方，进而根据所述全局模型参数更新所述本地模型的参数，返回所述本地模型训练步骤进行下一轮本地模型训练，直至所述全局模型收敛，并将收敛的所述全局模型作为当前时段最终停车流量预测模型保存在所述区块链中，收敛后的所述全局模型的参数为当前时段的全局模型参数； 迭代训练步骤：进入下一时段后，对上一时段产生的新停车数据进行处理，通过智能合约从区块链中获取上一时段的全局模型参数作为该时段的本地初始模型参数进行迭代训练，直至全局模型收敛并作为该时段的全局模型参数，最终得到各时段训练后的全局模型； 其中，所述参数聚合步骤包括： 编写本地模型聚合的所述智能合约并将所述智能合约部署在所述区块链中，通过所述智能合约监听所述本地模型的参数是否上传，当所有所述本地模型的参数上传完毕后，从所述区块链中下载各本地模型的参数进行模型参数聚合，获得所述全局模型参数。

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