[发明专利]一种面向短期时间序列预测的预期性学习方法和系统有效
| 申请号： | 201910876022.7 | 申请日： | 2019-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN112529144B | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 陈洛南;陈川 | 申请（专利权）人： | 中国科学院分子细胞科学卓越创新中心;中山大学 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N20/00;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 施浩 |
| 地址： | 200031 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向短期时间序列预测的预期性学习方法和系统，解决短期高维时间序列的预测问题，实现对短期高维数据的精确多步预测。其技术方案为：从时序数据中选出用于预测的变量，基于训练出的两个神经网络模型进行面向短期时间序列预测的预期性学习，最终输出已选预测变量需要预测的部分。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 短期 时间 序列 预测 预期 性学 方法 系统 | ||
【主权项】：
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