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龙图腾网获悉中国工商银行股份有限公司申请的专利流量预测模型的训练方法、流量预测方法和装置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：CN116595364B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310511221.4，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权流量预测模型的训练方法、流量预测方法和装置是由张国林;杨力行;施蕴心设计研发完成，并于2023-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本流量预测模型的训练方法、流量预测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种流量预测模型的训练方法、流量预测方法和装置，涉及人工智能技术领域，方法包括：获取训练集；训练集中包括目标场所在多个不同时段的对象流量，以及，对应的预测时段的对象流量标签；根据训练集，采用基于模拟退火算法和强化学习算法的粒子群优化算法获取流量预测模型的第一目标参数；使用第一目标参数值更新流量预测模型，得到优化后的流量预测模型。通过将强化学习算法和模拟退火算法对粒子群优化算法进行优化，可以实现对粒子群优化算法关键参数的动态调控，并提升粒子群优化算法的优化速度和收敛速度，从而提升流量预测模型的训练速度以及训练精度。

本发明授权流量预测模型的训练方法、流量预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种流量预测模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取训练集；所述训练集中包括目标场所在多个不同时段的对象流量，以及，对应的预测时段的对象流量标签； 根据所述训练集，采用基于模拟退火算法和强化学习算法的粒子群优化算法获取流量预测模型的第一目标参数，所述流量预测模型为基于小波神经网络构建的模型，所述第一目标参数包括：权值和平移因子；其中，所述粒子群优化算法根据当前迭代周期的随机数更新粒子群算法的参数，并根据更新后的粒子群算法的参数更新所述权值和所述平移因子粒子； 使用所述第一目标参数值更新所述流量预测模型，得到优化后的流量预测模型； 所述采用基于模拟退火算法和强化学习算法的粒子群优化算法获取流量预测模型的第一目标参数，包括： 在迭代周期t，根据迭代周期t-1中粒子群中各粒子的适应度，获取所述粒子群中各粒子的个体极值和所述粒子群的群体极值；所述t大于1；所述粒子群中的粒子为权值和平移因子； 基于模拟退火算法，从预设的粒子动作库获取各粒子的目标待执行动作，以及，根据所述目标待执行动作和预设参数表更新所述粒子群算法的第二目标参数；所述预设参数表包括所述粒子的待执行动作与所述第二目标参数的对应关系，所述第二目标参数包括惯性权重因子和学习因子； 根据各所述粒子的个体极值、所述粒子群的群体极值，以及，所述第二目标参数，更新迭代周期t-1得到的粒子群中各粒子的速度和位置，得到迭代周期t对应的各所述粒子的速度和位置； 根据迭代周期t对应的各所述粒子的速度和位置、所述训练集，以及，迭代周期t-1对应的流量预测模型，获取迭代周期t中各粒子的适应度； 根据迭代周期t中各粒子的适应度，以及，迭代周期t，确定是否进入迭代周期t+1； 根据迭代结束时对应的迭代周期中各粒子的速度和位置，确定所述第一目标参数； 所述基于模拟退火算法，从预设的粒子动作库获取各粒子的目标待执行动作，包括： 生成迭代周期t的随机数； 从所述预设的粒子动作库中随机选择一个待执行动作； 若所述粒子在当前位置执行所述执行动作的价值函数的变化率小于迭代周期t的随机数，则将所述待执行动作作为目标执行动作； 若所述粒子在当前位置执行所述执行动作的价值函数的变化率大于或等于迭代周期t的随机数，则从所述预设的粒子动作库中选择奖赏函数值最大的执行动作作为所述目标执行动作。

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