基于噪声扰动的测试数据预测方法

本发明涉及一种基于噪声扰动的测试数据预测方法，包括以下步骤：S1、对测试数据进行预处理，提取测试数据的特征并进行归一化处理；S2、根据测试数据的特征建立预测模型；S3、对预测模型进行参数求解；S4、利用求解后的预测模型对测试数据进行预测；步骤S3包括：选取预测模型的损失函数、将最小化预测模型的损失函数的期望设置为目标函数、计算损失函数的变分上界、优化目标函数及使用迭代复加权最小二乘法以求解目标函数。通过采用本发明所公开的基于噪声扰动的测试数据预测方法，运用数据增广方法解决了铰链损失函数以及罗杰斯特损失函数在扰动分布下的期望很难计算的问题，为噪声扰动模型学习方法提供了高效、准确的预测模型。