[发明专利]数据处理方法、装置和计算机可读存储介质有效
| 申请号： | 201911042227.1 | 申请日： | 2019-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN110826695B | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 李婷;张钧波;郑宇 | 申请（专利权）人： | 京东数字城市（成都）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 中国贸促会专利商标事务所有限公司 11038 | 代理人： | 孙玉;刘剑波 |
| 地址： | 610015 四川省成都市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 数据处理 方法 装置 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种数据处理方法，包括：在样本集中的每个序列包括：预设区域内按时间顺序排列的历史各个时刻和当前时刻的人流量数据的情况下，
将样本集中各个序列的当前时间窗口内各个时刻的数据作为输入数据输入预测模型；其中，所述当前时间窗口至少包括当前时刻；
利用所述预测模型中结构控制器和门循环神经单元对所述输入数据进行运算，确定所述各个序列对应的所述预测模型当前时刻输出的数据；
根据所述各个序列的下一时刻的数据和所述各个序列对应的所述预测模型当前时刻输出的数据的差异，对所述结构控制器的参数和所述门循环神经单元的参数分别进行调整，以便确定所述预测模型的结构和模型参数；
其中，通过调整所述结构控制器的参数调整输入数据的权重，以及调整所述预测模型中多个激活函数的权重。
2.一种数据处理方法，包括：在样本集中的每个序列包括：预设区域内按时间顺序排列的历史各个时刻和当前时刻的车流量数据的情况下，
将样本集中各个序列的当前时间窗口内各个时刻的数据作为输入数据输入预测模型；其中，所述当前时间窗口至少包括当前时刻；
利用所述预测模型中结构控制器和门循环神经单元对所述输入数据进行运算，确定所述各个序列对应的所述预测模型当前时刻输出的数据；
根据所述各个序列的下一时刻的数据和所述各个序列对应的所述预测模型当前时刻输出的数据的差异，对所述结构控制器的参数和所述门循环神经单元的参数分别进行调整，以便确定所述预测模型的结构和模型参数；
其中，通过调整所述结构控制器的参数调整输入数据的权重，以及调整所述预测模型中多个激活函数的权重。
3.一种数据处理方法，包括：在样本集中的每个序列包括：预设区域内按时间顺序排列的历史各个时刻和当前时刻的网络流量数据的情况下，
将样本集中各个序列的当前时间窗口内各个时刻的数据作为输入数据输入预测模型；其中，所述当前时间窗口至少包括当前时刻；
利用所述预测模型中结构控制器和门循环神经单元对所述输入数据进行运算，确定所述各个序列对应的所述预测模型当前时刻输出的数据；
根据所述各个序列的下一时刻的数据和所述各个序列对应的所述预测模型当前时刻输出的数据的差异，对所述结构控制器的参数和所述门循环神经单元的参数分别进行调整，以便确定所述预测模型的结构和模型参数；
其中，通过调整所述结构控制器的参数调整输入数据的权重，以及调整所述预测模型中多个激活函数的权重。
4.一种数据处理方法，包括：在样本集中的每个序列包括：多个词语组成的句子，不同时刻的数据表示不同的词语的情况下，
将样本集中各个序列的当前时间窗口内各个时刻的数据作为输入数据输入预测模型；其中，所述当前时间窗口至少包括当前时刻；
利用所述预测模型中结构控制器和门循环神经单元对所述输入数据进行运算，确定所述各个序列对应的所述预测模型当前时刻输出的数据；
根据所述各个序列的下一时刻的数据和所述各个序列对应的所述预测模型当前时刻输出的数据的差异，对所述结构控制器的参数和所述门循环神经单元的参数分别进行调整，以便确定所述预测模型的结构和模型参数；
其中，通过调整所述结构控制器的参数调整输入数据的权重，以及调整所述预测模型中多个激活函数的权重。
5.一种数据处理方法，包括：在样本集中的每个序列包括：预设网站按时间顺序排列的历史各个时刻和当前时刻的流量或访问量的情况下，
将样本集中各个序列的当前时间窗口内各个时刻的数据作为输入数据输入预测模型；其中，所述当前时间窗口至少包括当前时刻；
利用所述预测模型中结构控制器和门循环神经单元对所述输入数据进行运算，确定所述各个序列对应的所述预测模型当前时刻输出的数据；
根据所述各个序列的下一时刻的数据和所述各个序列对应的所述预测模型当前时刻输出的数据的差异，对所述结构控制器的参数和所述门循环神经单元的参数分别进行调整，以便确定所述预测模型的结构和模型参数；
其中，通过调整所述结构控制器的参数调整输入数据的权重，以及调整所述预测模型中多个激活函数的权重。
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