【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，特别是涉及参数预测方法、模型训练方法和相关装置。
技术介绍
1、游戏程序是人们娱乐消遣的重要媒介之一，为了保障游戏程序的稳定运行，在测试阶段，开发人员会在游戏程序中输入游戏对象在时序上的各个时间点所对应的位置参数，这些位置参数在游戏程序中对应一系列连贯的游戏对象动作，从而通过输入这些位置参数能够测试游戏对象是否能够在游戏程序中稳定的行动。
2、在相关技术中，需要开发人员人工分析游戏对象在执行动作时的各个时间点所对应动作姿态，从而确定出相应的位置参数，最后将这些位置参数输入到游戏程序中进行测试。
3、然而，这种测试方式过于依赖开发人员的测试经验，需要开发人员对游戏对象的行动方式有充分的了解，同时需要开发人员人工编写大量的测试参数，耗费大量的时间和精力，在难以保障测试有效性的同时，也会导致测试效率较低。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本申请提供了一种参数预测方法，能够通过训练得到的参数预测模型，基于一组以时间步长为间隔的时间点所对应的构成参数，可以自动对经过该时间步长后的下一时间点对应的构成参数进行预测，在保障构成参数准确性、真实性的同时，提高了构成参数生成效率。
2、本申请实施例公开了如下技术方案：
3、第一方面，本申请实施例公开了一种参数预测方法，所述方法包括：
4、获取第i轮预测所需的历史构成参数和目标构成参数，所述历史构成参数对应第一时间点，所述目标构成参数对应第二时间点，构成参数用于控制
5、通过参数预测模型，根据所述历史构成参数和所述目标构成参数预测所述第i轮预测对应的未来构成参数，所述未来构成参数对应第三时间点，所述第三时间点为在所述第二时间点之后经过所述第一时间步长达到的时间点，所述参数预测模型用于根据目标时间点和在所述目标时间点之前，与所述目标时间点之间间隔第二时间步长的历史时间点分别对应的构成参数，预测在所述目标时间点之后经过所述第二时间步长的未来时间点对应的构成参数，所述第二时间步长为任意时间步长。
6、第二方面，本申请实施例公开了一种模型训练方法，所述方法包括：
7、获取样本构成参数集合，所述样本构成参数集合包括m个时间点分别对应的样本构成参数，构成参数用于控制构成元素在目标程序的程序界面中的表现形式，构成元素用于构成所述程序界面，所述m个时间点中相邻的时间点之间间隔第二时间步长，所述第二时间步长为任意时间步长；
8、通过初始参数预测模型，根据所述m个时间点中第m-1个时间点和第m个时间点分别对应的样本构成参数，预测第m+1个时间点对应的待定构成参数，m为大于2的正整数，m为大于1小于m的正整数；
9、根据所述待定构成参数与所述第m+1个时间点对应的样本构成参数之间的差异，调节所述初始参数预测模型对应的模型参数，得到所述参数预测模型，所述参数预测模型用于根据第一时间点对应的历史构成参数和第二时间点对应的目标构成参数，预测第三时间点对应的未来构成参数，所述第二时间点为在所述第一时间点之后经过第一时间步长达到的时间点，所述第三时间点为在所述第二时间点之后经过所述第一时间步长达到的时间点。
10、第三方面，本申请实施例公开了一种参数预测装置，所述装置包括第一获取单元和第一预测单元：
11、所述第一获取单元，用于获取第i轮预测所需的历史构成参数和目标构成参数，所述历史构成参数对应第一时间点，所述目标构成参数对应第二时间点，构成参数用于控制构成元素在目标程序的程序界面中的表现形式，构成元素用于构成所述程序界面，所述第二时间点为在所述第一时间点之后经过第一时间步长达到的时间点，所述第i轮预测为n轮预测中的任意一轮预测，n为大于0的正整数，i为不大于n的正整数；
12、所述第一预测单元，用于通过参数预测模型，根据所述历史构成参数和所述目标构成参数预测所述第i轮预测对应的未来构成参数，所述未来构成参数对应第三时间点，所述第三时间点为在所述第二时间点之后经过所述第一时间步长达到的时间点，所述参数预测模型用于根据目标时间点和在所述目标时间点之前，与所述目标时间点之间间隔第二时间步长的历史时间点分别对应的构成参数，预测在所述目标时间点之后经过所述第二时间步长的未来时间点对应的构成参数，所述第二时间步长为任意时间步长。
13、在一种可能的实现方式中，所述装置还包括执行单元：
14、所述执行单元，用于将所述第i轮预测所需的目标构成参数确定为所述n轮预测中第i+1轮预测所需的历史构成参数，所述第i轮预测对应的未来构成参数确定为所述第i+1轮预测所需的目标构成参数，执行所述第i+1轮预测，所述n具体为大于1的正整数，所述i具体为小于n的正整数。
15、在一种可能的实现方式中，所述装置还包括第一确定单元：
16、所述第一确定单元，用于在执行所述第i轮预测后，确定前i轮预测对应的构成参数所对应的多个时间点是否满足时间点需求；
17、所述执行单元具体用于：
18、基于所述多个时间点不满足所述时间点需求，将所述第i轮预测所需的目标构成参数确定为所述n轮预测中第i+1轮预测所需的历史构成参数，所述第i轮预测对应的未来构成参数确定为所述第i+1轮预测所需的目标构成参数，执行所述第i+1轮预测。
19、在一种可能的实现方式中，所述装置还包括第一渲染单元：
20、所述第一渲染单元，用于基于所述多个时间点满足所述时间点需求，根据所述前i轮预测对应的构成参数渲染所述程序界面，所述程序界面在所述多个时间点分别对应的构成元素满足所述多个时间点分别对应的构成参数。
21、在一种可能的实现方式中，所述目标程序为游戏程序，所述程序界面为所述游戏程序对应的游戏界面，所述构成元素包括游戏对象和游戏场景中的任意一种或多种的组合，所述构成参数包括对象位置参数、对象动作参数、对象移动轨迹参数、动作持续时长参数、游戏场景参数中的任意一种或多种的组合；
22、在所述目标构成参数中，所述对象位置参数用于标识所述游戏对象在目标游戏界面中的第一对象位置，所述目标游戏界面为对应所述第二时间点的游戏界面，所述对象动作参数用于标识所述游戏对象在所述目标游戏界面中对应的对象动作，所述对象移动轨迹参数用于标识所述游戏对象由第二对象位置变更为所述第一对象位置的位置变更方式，所述第二对象位置为所述游戏对象在对应所述第一时间点的游戏界面中对应的对象位置，所述动作持续时长参数用于标识所述游戏对象在所述目标游戏界面中对应的对象动作的持续时长，所述游戏场景参数用于表征所述目标游戏界面对应的游戏场景。
23、在一种可能的实现方式中，所述第一获取单元具体用于：...
【技术保护点】
1.一种参数预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标程序为游戏程序，所述程序界面为所述游戏程序对应的游戏界面，所述构成元素包括游戏对象和游戏场景中的任意一种或多种的组合，所述构成参数包括对象位置参数、对象动作参数、对象移动轨迹参数、动作持续时长参数、游戏场景参数中的任意一种或多种的组合；
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第i轮预测所需的历史构成参数和目标构成参数，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述目标程序为游戏程序，所述第一界面图像和所述第二界面图像为所述游戏程序的游戏界面对应的图像，所述获取所述程序界面在所述第一时间点对应的第一界面图像和在所述第二时间点对应的第二界面图像，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史构成参数、所述目标构成参数和所述构成分布参数，预测所述第i轮预测对应的未来构成参数，包括：
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
11.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
14.一种参数预测装置，其特征在于，所述装置包括第一获取单元和第一预测单元：
15.一种模型训练装置，其特征在于，所述装置包括第二获取单元、第二预测单元和调节单元：
16.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器以及存储器：
17.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行权利要求1-13中任意一项所述的参数预测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种参数预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标程序为游戏程序，所述程序界面为所述游戏程序对应的游戏界面，所述构成元素包括游戏对象和游戏场景中的任意一种或多种的组合，所述构成参数包括对象位置参数、对象动作参数、对象移动轨迹参数、动作持续时长参数、游戏场景参数中的任意一种或多种的组合；
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第i轮预测所需的历史构成参数和目标构成参数，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述目标程序为游戏程序，所述第一界面图像和所述第二界面图像为所述游戏程序的游戏界面对应的图像，所述获取所述程序界面在所述第一时间点对应的第一界面图像和在所述第二时间点对应的第二界面图像，包括：
8.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：何军，周洪斌，严明，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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