[发明专利]一种利用注意力机制改进的卷积长短期记忆网络时空序列预测方法有效
| 申请号： | 202011464171.1 | 申请日： | 2020-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN112418409B | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 方巍;庞林;易伟楠;王楠 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/049;G06N3/08;G06N3/088 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 曹坤 |
| 地址： | 210044 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种利用注意力机制改进的卷积长短期记忆网络时空序列预测方法。涉及计算机预测领域，具体步骤：(1)、非对称卷积块高维特征提取器提取空间特征；(2)、嵌入注意力模块的ConvLSTM编码器‑解码器架构预测外推特征；(3)、特征结果反向重构；(4)、L1、L2正则化优化算法；(5)、预测时空序列图像。本发明通过多层卷积神经网络可以很好的提取时空序列数据的高维特征，以此作为模型的输入不仅解决了高维不可计算的问题还强调了空间关键信息；改进后的ConvLSTM能够更好的学习到时空特征实现更精准的外推；本发明适用于所有的时序性图像。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 注意力 机制 改进 卷积 短期 记忆 网络 时空 序列 预测 方法 | ||
【主权项】：
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