[发明专利]基于多层树状长短期记忆网络的大规模数据时空预测方法在审
| 申请号： | 202210687301.0 | 申请日： | 2022-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN115168327A | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 朱弘恣;李淳钦;楼紫阳;过敏意 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06F16/215 | 分类号： | G06F16/215;G06F16/2458;G06F16/29;G06F17/18;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 一种基于多层树状长短期记忆网络的大规模数据时空预测方法，首先对原始城市规模感知数据进行归一化、线性插值法填补缺失的数据预处理；然后通过对同一位置数据的信息熵、不同位置数据的互信息和冗余度数据分析，获取感知数据时间和空间相关性，从而确定每个地点上的数据自身的时间周期性以及任一地点数据和其余哪些位置数据在空间上最具相关性；再利用多通道奇异谱分析算法对短期数据进行重构，生成训练集用于训练基于深度学习的预测模型；在在线预测阶段，对预处理后的大规模城市感知数据，利用训练好的预测模型实现预测。本发明解决数据规模大和质量低的问题，大大提高预测准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多层 树状 短期 记忆 网络 大规模 数据 时空 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于上海交通大学，未经上海交通大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202210687301.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
