[发明专利]一种基于稀疏时间序列数据的事件发生时间预测方法在审
| 申请号： | 202111576670.4 | 申请日： | 2021-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN114239743A | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 付波;刘术辉 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06V10/764;G06N20/00 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 邹裕蓉 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于稀疏时间序列数据的事件发生时间预测方法，分为统计特征选择和模型训练测试两个步骤依次实施，统计特征选择是采用单因素分析的方法，通过统计检验初步选择出有显著差异的特征；模型训练测试是使用筛选完成的特征构造新的时间序列特征并使用梯度提升树进行训练。本发明简化了特征构造方式，有效解决了时序数据的特征构造在不同的数据系统中存在较大差异无法通用的问题，同时预测精度相比于其他的方法提升明显。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 稀疏 时间 序列 数据 事件 发生 预测 方法 | ||
【主权项】：
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