[发明专利]一种短期时间序列预测模型的训练方法有效
| 申请号： | 202210571113.1 | 申请日： | 2022-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN114743072B | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 王珏;王子鉴;操海州;姚铁锤;王彦棡;王晓光;万萌 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算机网络信息中心 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/80;G06F18/25;G06F18/214;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种短期时间序列预测模型的训练方法，方法包括：输入具有不同特征的带有时间属性的历史图像数据；使用双流时空运动特性识别方法对所述图像数据进行特征提取，得到不同图像数据的特征；将不同图像数据的特征进行张量拼接，得到多种因子图像特征矩阵；将历史目标实测数据、历史理想外源辅助数据与历史实际外源辅助数据的差值、以及多种因子图像特征矩阵进行拼接，得到第一样本数据；以未来目标实测数据作为第一标签数据，使用Transformer预测出第一预测数据，将所述第一预测数据与所述第一标签数据使用损失函数计算第一预测损失，并向使所述第一预测损失减小的方向进行迭代训练，得到训练完成的模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 短期 时间 序列 预测 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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