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龙图腾网获悉北京汇峰润达科技有限公司申请的专利一种基于LSTM神经网络的开发平台告警数据预测方法及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：CN117194891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202311024950.3，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于LSTM神经网络的开发平台告警数据预测方法及系统是由王曦明设计研发完成，并于2023-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM神经网络的开发平台告警数据预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LSTM神经网络的开发平台告警数据预测方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括：开发平台监控系统接收用户上传的文本数据，自动执行预处理，构建自适应LSTM模型；所述自适应LSTM模型进入模型训练阶段与模型优化阶段，实时监测并调整模型性能；在模型训练阶段，系统实时监测并展示训练进程的性能指标，遇到指标异常，系统开启反馈调整流程；调整后进入模型优化阶段，应用滑动阈值方法对模型准确率进行评估，参数调整提升模型预测性能。本发明提供的基于LSTM神经网络的开发平台告警数据预测方法提高了模型训练的效率和预测性能，通过应用滑动阈值方法进行模型验证和决策，降低了模型开发和维护的复杂性，提供了清晰的模型训练反馈。

本发明授权一种基于LSTM神经网络的开发平台告警数据预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM神经网络的开发平台告警数据预测方法，其特征在于，包括： 开发平台监控系统接收用户上传的文本数据，自动执行预处理，构建自适应LSTM模型； 所述自适应LSTM模型进入模型训练阶段与模型优化阶段，实时监测并调整模型性能； 在模型训练阶段，系统实时监测并展示训练进程的性能指标，遇到指标异常，系统开启反馈调整流程； 调整后进入模型优化阶段，应用滑动阈值方法对模型准确率进行评估，参数调整提升模型预测性能； 将用户上传的文本数据输入优化后的自适应LSTM模型进行告警预测； 所述构建自适应LSTM模型包括，依据输入数据的分布统计信息、特征维度大小和样本数量，构建自适应LSTM模型； 计算隐藏层的数量，使用启发式算法，基于输入特征维度和样本数量的经验公式，自动增加每层神经元的数量，直到模型在连续三个训练周期内验证集的准确率提高值小于准确率设定值； 采用自适应学习率调整方法自动选择学习率，设定初始学习率，每个训练周期结束后，若模型在验证集上的准确率未提高，将学习率减半，直到学习率小于学习率设定值，自动选择激活函数，通过遍历ReLU、tanh、sigmoid激活函数，最终选择模型在验证集上准确率最高的激活函数； 所述模型训练阶段包括，在模型训练阶段，系统采用自适应学习率的优化器Adam进行模型训练，当连续五个训练周期模型的损失函数值下降幅度小于损失函数设定值时，系统自动将学习率降低到当前的一半； 所述模型优化阶段包括，系统在模型训练过程中，会实时收集训练过程的性能准确率，若当连续的十个训练周期，验证准确率未提高超过1%，自动进入参数调整阶段，根据训练过程中收集到的性能指标，自动推断出问题原因，根据推断结果调整相应的模型参数，使用新参数重新启动训练任务； 若连续二十个训练周期内，验证准确率未提高超过1%，且在此期间已经进行过至少一次参数调整，会自动进入模型结构调整阶段，调整隐藏层的数量，更改激活函数，改变模型的结构，使用新的模型结构重新启动训练任务； 若连续的三十个训练周期内，验证准确率没有提高超过1%，且在此期间已经进行过至少一次模型结构调整，视为当前模型已达到性能极限，采取保守策略，暂时保存当前模型，并以此模型作为基准，采用滑动阈值方法进行评估。

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