【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种信息预测模型的构建方法、信息预测方法及装置。
技术介绍
1、目前消防管理系统通常可概括为探测终端、监控调度平台以及救援任务接收终端三部分，其中，监控调度平台主要负责接收报警信息及周围消防站信息，目前主要由调度员解析报警信息后评估火警等级并进行消防资源派遣，该过程对调度员依赖程度较高，对历史火灾事故的学习及消防资源的优化调度都比较有限。
2、当前消防管理系统的主要功能是火警信息的采集和集成，缺乏对于历史火灾事故的学习，相应地也缺乏对于关键信息的整体性分析，对于消防资源的调度局限性较强。
技术实现思路
1、为解决现有存在的技术问题，本专利技术实施例提供一种信息预测模型的构建方法、信息预测方法及装置。
2、为达到上述目的，本专利技术实施例的技术方案是这样实现的：
3、第一方面，本专利技术实施例提供一种信息预测模型的构建方法，所述信息预测模型包括第一层模型和第二层模型；所述方法包括：
4、获取样本数据集，所述样本数...
【技术保护点】
1.一种信息预测模型的构建方法，其特征在于，所述信息预测模型包括第一层模型和第二层模型；所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本数据集分别对多个第一初始模型进行训练，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述样本数据集分为N个数据子集，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本数据集中各个样本数据的标签数据对每个聚类结果进行异常数据识别，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据剔除异常样本数据后的所述至少一个聚类结果确定所述N个
【技术特征摘要】
1.一种信息预测模型的构建方法，其特征在于，所述信息预测模型包括第一层模型和第二层模型；所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本数据集分别对多个第一初始模型进行训练，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述样本数据集分为n个数据子集，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本数据集中各个样本数据的标签数据对每个聚类结果进行异常数据识别，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据剔除异常样本数据后的所述至少一个聚类结果确定所述n个数据子集，包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述样本数据集中的多个样本数据进行聚类，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一层模型中各个基模型对每个样本数据的预测结果确定第一特征数据，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取样本数据集，包括：
9.一种信息预测方法，其特征在于，适用于通过权利要求1至8任一项所述的方法构建的信息预测模型；所述方法包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：聂鑫，冯俊兰，邓超，王斌，
申请(专利权)人：中国移动通信有限公司研究院，
类型：发明
国别省市：
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