[发明专利]基于大数据深度学习的个人区域双向联动时空预测方法在审
| 申请号： | 202011629914.6 | 申请日： | 2020-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN112669974A | 公开（公告）日： | 2021-04-16 |
| 发明（设计）人： | 朱定局 | 申请（专利权）人： | 华南师范大学 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G16H50/80;G06N3/08;G06N3/04;G06F16/2458;G06F16/29 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 谢曲曲 |
| 地址： | 510631 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 基于大数据深度学习的个人区域双向联动时空预测方法，包括：每一时空中个人预测深度学习模型构建步骤；每一个人的个人预测深度学习模型构建步骤；单时单空预测深度学习模型第一构建步骤；单时单空预测深度学习模型第二构建步骤；单时单空预测深度学习模型第三构建步骤；训练方式第一设置步骤。上述方法、系统和机器人，分别从个人的角度和时空的角度来构建个人预测深度学习模型，并且进一步构建时空预测深度学习模型，同时也通过时空数据来直接构建时空预测深度学习模型，从而可以通过不同的路径得到时空预测深度学习模型，这些不同的时空预测深度学习模型相互之间通过协同训练可以提升时空模型的预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 数据 深度 学习 个人 区域 双向 联动 时空 预测 方法 | ||
【主权项】：
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