发明专利 已授权

一种基于多层机器学习的业务流程剩余时间预测方法

📄 申请号:CN201911366631.4 📄 发布日:2026/07/23

著录项目信息

申请日
2019-12-26
公开号
CN111178623B
公开日
2022-06-17
申请人
杭州电子科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

业务流程优化, 智能运维, 运营管理, 企业资源规划

摘要

本发明公开了一种基于多层机器学习的业务流程剩余时间预测方法。该方法提取了历史日志中的实例间属性以剩余关键活动数属性,并使用stacking技术将XGBoost、LightGBM模型进行融合,从而得到一个更优的融合模型来完成对流程实例剩余时间的预测。这种业务流程剩余时间预测方法有精度高、鲁棒性强等特点,能有效预测流程未来执行信息,为相关人员进行流程优化、流程控制等提供指导。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN111178623B

购买这项专利需要经过哪些流程?

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该专利的转让价格是多少?

当前标价为议价,可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:44 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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