[发明专利]一种基于图神经网络的状态空间概率性多时间序列预测方法在审
| 申请号： | 201911379600.2 | 申请日： | 2019-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN111079931A | 公开（公告）日： | 2020-04-28 |
| 发明（设计）人： | 陈岭;杨帆 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06N5/04 | 分类号： | G06N5/04;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/901;G06F16/2458 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图神经网络的状态空间概率性多时间序列预测方法，包括：(1)获取多时间序列并对时间序列进行预处理以构建训练集，同时构建图结构；(2)根据图神经网络和多层感知机构建用于生成隐状态的先验分布和时间序列的生成模型，根据基于图神经网络和循环神经网络构建用于生成隐状态的近似后验分布的推断网络；(3)根据隐状态的先验分布和近似后验分布构建损失函数，以最大化损失函数为目标，优化生成模型和推断网络的参数；(4)应用时，利用推断网络获得待预测序列的最新时刻的隐状态估计，然后利用生成模型根据最新时刻的隐状态估计计算获得隐状态的先验分布，再根据该隐状态的先验分布计算获得时间序列观测估计值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 状态 空间 概率 多时 序列 预测 方法 | ||
【主权项】：
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