[发明专利]深度学习模型及其预测流量数据的方法有效
| 申请号： | 202010762405.4 | 申请日： | 2020-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN111738781B | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 张琳;张杰;王雅芳;王颖;于浩淼;龙翀 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁;周良玉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例中提供了一种深度学习模型及其预测流量数据的方法。该深度学习模型可以包括输入层、编码器、解码器和预测层。可通过输入层获取按照时间顺序排列的N个时间段对应的N个原始特征集，前N‑1个时间段对应的N‑1个流量数据；单个原始特征集中包括影响流量数据的M项属性特征。接着通过包含编码注意力层和递归编码层的编码器，在编码器的输入阶段增加注意力机制，自适应的修正N个原始特征集以得到N个修正特征集，并对N个修正特征集进行递归处理以得到N个状态向量。接着由解码器对前N‑1个状态向量以及N‑1个流量数据进行递归处理，得到目标解码向量。最后通过预测层处理目标解码向量以及第N个状态向量，获得第N个时间段对应的流量数据。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 模型 及其 预测 流量 数据 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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