[发明专利]利用卷积神经网络模型识别交通指数时间序列模式的方法在审
| 申请号： | 202010140374.9 | 申请日： | 2020-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN111339978A | 公开（公告）日： | 2020-06-26 |
| 发明（设计）人： | 张学东;卢剑;张健钦;郭小刚;陆浩;贾礼朋 | 申请（专利权）人： | 北京建筑大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/06;G06Q50/30 |
| 代理公司： | 北京远大卓悦知识产权代理事务所(普通合伙) 11369 | 代理人： | 卞静静 |
| 地址： | 102616 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了利用卷积神经网络模型识别交通指数时间序列模式的方法、装置、电子设备和存储介质。其中，方法包括：获取交通指数时间序列数据；利用卷积神经网络模型对所述交通指数时间序列数据进行特征提取，得到特征向量；利用分类模块对所述特征向量进行处理，得到所述交通指数时间序列数据的模式分类结果。本发明通过卷积神经网络模型发现交通指数时间序列数据的时序特征，再利用分类模块对其进行分类，将复杂抽象的时间序列统一为所属模式，本发明对时间序列数据模式识别更准确、有效，适合于呈现时间阶段性变化的数据间相关性研究和模式发现。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 卷积 神经网络 模型 识别 交通 指数 时间 序列 模式 方法 | ||
【主权项】：
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