[发明专利]一种用于构建数字城市的数据处理方法和系统

权利要求书

1.一种用于构建数字城市的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤S1、获取用于构建数字城市的K维数据，以生成所述K维数据的特征向量；

步骤S2、利用所述K维数据的特征向量训练预测模型，所述预测模型为seq2seq模型，用于预测所述K维数据在未来固定时段内的数据量；其中：

所述预测模型包含N个编解码层，每个编解码层均包含M个编码器和一个解码器，所述每个编解码层中的所述M个编码器的输出作为同一编解码层所述解码器的输入；对于第一编解码层，其包含的M个编码器的输入均为所述K维数据的特征向量；对于其他编解码层中的每个编码器C，其输入包括所述K维数据的特征向量、前一编解码层的解码器的输出、所有在先编解码层包含的与当前编解码层中编码器C对应的编码器的输出，其中N、M、K为整数，M≥1，N≥1，K≥2；

步骤S3、采集所述数字城市的实时K维数据，利用经训练的所述预测模型，来预测所述数字城市中K维数据的各个维度的数据在所述未来固定时段内的数据量；

在所述步骤S2中，对于所述N个编解码层中的每一层，其包含的M个编码器中最后一个编码器的输入还包括注意力特征，所述注意力特征由如下公式来表征：

q_i=w₁a_i+w₂b_i+w₃c_i+w₄d_i

其中，1≤i≤N，q_i表示输入至第i编解码层包含的M个编码器中最后一个编码器的注意力特征，a_i、b_i、c_i、d_i分别表示所述第i编解码层包含的M个编码器中最后一个编码器的输入数据经整合后的电压、波峰/波谷、频率、周期的特征分量，w₁、w₂、w₃、w₄表示所述第i编解码层包含的M个编码器中最后一个编码器的输入数据的电压、波峰/波谷、频率、周期的权重；

所述步骤S3具体包括：

从所述实时K维数据的各个维度的数据中分别提取固定时长的实时数据，以对提取出的固定时长的实时数据执行电压、波峰/波谷、频率、周期的归一化处理；

将归一化处理的各个维度的实时数据以固定次序进行拼接，从而获得所述实时K维数据的特征向量；

基于所述实时K维数据的特征向量，利用所述经训练的预测模型，来预测所述数字城市中K维数据的各个维度的数据在所述未来固定时段内的数据量。