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龙图腾网获悉普联技术有限公司申请的专利一种坏料预测方法、坏料预测装置及电子设备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：CN114757397B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202210296251.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种坏料预测方法、坏料预测装置及电子设备是由邱泽增;郭梦露设计研发完成，并于2022-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种坏料预测方法、坏料预测装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种坏料预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。其中，该方法包括：基于历史坏料数据，对预设的至少两种时间序列预测模型进行验证，以确定出目标时间序列预测模型，其中，时间序列预测模型用于描述坏料比例随时间变化的规律；基于历史物料数据，对预设的至少两种机器学习模型进行训练及验证，以确定出目标机器学习模型，其中，机器学习模型用于描述坏料比例与物料特征的关系；分别通过目标时间序列预测模型及目标机器学习模型预测得到目标物料的第一坏料比例值及第二坏料比例值并进行融合，得到目标物料的目标坏料比例值。通过本申请方案，可以提升坏料比例预测的准确性。

本发明授权一种坏料预测方法、坏料预测装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种坏料预测方法，其特征在于，包括： 基于历史坏料数据，对预设的至少两种时间序列预测模型进行验证，以确定出目标时间序列预测模型，其中，所述时间序列预测模型用于描述坏料比例随时间变化的规律； 基于历史物料数据，对预设的至少两种机器学习模型进行训练及验证，以确定出目标机器学习模型，其中，所述历史物料数据中已过滤掉坏料比例为0的可损耗物料样本，和或，已过滤掉坏料比例大于预设阈值的异常样本；所述机器学习模型用于描述坏料比例与物料特征的关系，且坏料比例标签已通过对数处理被调整为类正态分布； 通过所述目标时间序列预测模型预测得到目标物料的第一坏料比例值； 通过所述目标机器学习模型预测得到所述目标物料的第二坏料比例值； 融合所述第一坏料比例值及所述第二坏料比例值，得到所述目标物料的目标坏料比例值； 所述通过所述目标机器学习模型预测得到所述目标物料的第二坏料比例值，包括：通过Bagging集成学习的方式，采用相同算法及不同训练集训练得到多个目标机器学习模型，并对各个所述目标机器学习模型预测得到的第二坏料比例子值进行融合，得到所述第二坏料比例值。

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