一种基于历史数据的模型在线学习方法

本发明提供了一种基于历史数据的模型在线学习方法，涉及机器学习技术领域，该方法包括以下步骤：基于预先设定的时序数据库，读取历史数据并执行模型在线学习前的数据处理；初始化模型参数，通过学习数据集训练和测试模型，并通过计算误差评估模型性能；基于时序数据库接收新数据，并基于在线学习机制，利用新数据实时更新模型参数；利用更新后的模型进行预测，并持续监控模型性能。本发明通过在线学习机制，模型能够很好地适应数据的变化，实时地根据新数据及在线预测结果进行参数更新，并及时进行概念漂移检测与适应，从而确保预测的准确性和实时性。