[发明专利]神经网络预测方法及装置在审
| 申请号： | 201710960503.7 | 申请日： | 2017-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN109670622A | 公开（公告）日： | 2019-04-23 |
| 发明（设计）人： | 茅越;沈一;蔡龙军 | 申请（专利权）人： | 优酷网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京林达刘知识产权代理事务所(普通合伙) 11277 | 代理人： | 刘新宇 |
| 地址： | 100080 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供一种神经网络预测方法及装置，所述方法包括：分别获取多个待预测对象的特征信息；将所述特征信息输入预测模型中进行处理，获取针对所述多个待预测对象的预测结果；输出所述多个待预测对象中至少一个待预测对象的预测结果，其中，所述预测模型包括长短期记忆网络LSTM模块、深度神经网络DNN模块、关系网络RN模块以及多任务学习网络MTL模块。本公开能够捕捉多个待预测对象的特征信息之间的时序性、待预测对象的特征信息之间的关联性、各待预测对象之间的关联性、同时输出多个待预测对象的预测结果，并提高了预测结果的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 预测 特征信息 预测结果 神经网络预测 关联性 关系网络 记忆网络 任务学习 神经网络 输入预测 预测模型 输出 时序性 准确率 捕捉 网络 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络预测方法，其特征在于，所述方法包括：分别获取多个待预测对象的特征信息；将所述特征信息输入预测模型中进行处理，获取针对所述多个待预测对象的预测结果；输出所述多个待预测对象中至少一个待预测对象的预测结果，其中，所述预测模型包括长短期记忆网络LSTM模块、深度神经网络DNN模块、关系网络RN模块以及多任务学习网络MTL模块。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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