[发明专利]一种基于在线增量学习的区域生态环境变化预测方法在审
| 申请号: | 202011290431.8 | 申请日: | 2020-11-18 |
| 公开(公告)号: | CN112348275A | 公开(公告)日: | 2021-02-09 |
| 发明(设计)人: | 徐鹤;张澳生;苗冬冬;季一木;王汝传;李鹏 | 申请(专利权)人: | 南京邮电大学 |
| 主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/26;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人: | 王素琴 |
| 地址: | 210023 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | 本发明涉及生态环境预测模型领域,公开了一种基于在线增量学习的区域生态环境变化预测方法。本发明将卷积神经网络、长短期记忆神经网络和全连接神经网络与基于自适应遗传算法的增量极限学习机相结合。对传统的增量极限学习机进行了优化并提出了使用自适应遗传算法来得到模型的隐藏层最优节点数。并且使用增量学习的方法对区域式生态环境的变化进行预测,这种方法能够根据新的环境数据的变化去在线的训练模型,通过该方法也能够大幅度的减小训练模型所花费的代价并且提高预测的精度。通过以上提出的一种基于在线增量学习的区域生态环境变化预测方法可以实现对区域式生态环境的变化进行准确的预测。 | ||
| 搜索关键词: | 一种 基于 在线 增量 学习 区域 生态环境 变化 预测 方法 | ||
【主权项】:
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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
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
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