[发明专利]一种面向时空序列数据建模的多阶段深度学习方法及应用在审
| 申请号： | 202010570618.7 | 申请日： | 2020-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN111882057A | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 刘宏刚;李峰 | 申请（专利权）人： | 苏州浪潮智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 济南诚智商标专利事务所有限公司 37105 | 代理人： | 王申雨 |
| 地址： | 215100 江苏省苏州市吴*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向时空序列数据建模的多阶段深度学习方法及应用。所述方法包括预处理时空序列数据；利用分类深度学习模型C‑CNN和回归深度学习模型R‑CNN进行时空序列数据中空间维度特征提取及模型训练；利用seq2seq模型进行时空序列数据中时间维度特征提取及模型训练。本发明还公开了一种面向时空序列数据建模的多阶段深度学习设备，包括数据准备模块、空间特征提取模块和时间特征提取模块，适用于解决时空序列数据中的格栅数据问题，结合时间及空间特性完成预测结果生成，能有效减少异常值，可以自动化完成时空数据时间及空间特征提取、模型训练及测试，无需人工干预。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 时空 序列 数据 建模 阶段 深度 学习方法 应用 | ||
【主权项】：
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