[发明专利]基于多维时间序列数据进行预测或训练模型的方法和系统在审
| 申请号： | 202110523902.3 | 申请日： | 2021-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN113516556A | 公开（公告）日： | 2021-10-19 |
| 发明（设计）人： | 倪翔;孟昌华;王维强 | 申请（专利权）人： | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/04 | 分类号： | G06Q40/04;G06N20/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 钱孟清;段登新 |
| 地址： | 310023 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 公开了一种用于基于多维时间序列数据进行预测的方法，包括：监测多维时间序列数据流以获取当前观察点，当前观察点包括多维特征数据；基于当前观察点，应用经训练的神经过程模型进行预测，神经过程模型是使用多个先前观察点训练的，每个先前观察点包括多维特征数据和相应的标签数据，其中神经过程模型包括编码器和解码器，编码器包括互关注模块，互关注模块基于当前观察点的多维特征数据与一个或多个先前观察点的多维特征数据之间的关联向多个先前观察点分配权重，以用于最终生成当前观察点的目标预测。本申请还涉及其它方法、系统、装置和计算机可读存储设备。本申请的方法能够更准确地基于多维时间序列数据执行预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多维 时间 序列 数据 进行 预测 训练 模型 方法 系统 | ||
【主权项】：
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