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[发明专利]一种结合GAN与时序数据周期性分解的GDP预测方法-CN202310516798.4在审
发明人：王程;陈上远;董丽芳;安娜 -专利权人：山西清众科技股份有限公司
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06N3/0475 文献下载
摘要：本发明提供了一种结合GAN与时序数据周期性分解的GDP预测方法，属于GDP预测技术领域；解决了目前GDP预测方法中没有充分考虑数据之间的时序以及其周期性特征导致预测结果不准确的问题；包括如下步骤：数据选取：选取多个季度的真实GDP数据及其相关数据；通过特征筛选的方式，将与当个季度GDP相关的特征筛选出来；构建GAN网络，GAN网络包括生成器和判别器，将原始GDP数据和经过特征筛选后再输入至GAN网络得到的生成GDP数据分别用STL时序分解算法进行周期性时序分解，得到各自的经济趋势项、季节变化项和随机波动项，然后针对经济趋势项和季节变化项分别构建判别器并训练，将两个判别器的结果集成得到最终的判别器；本发明应用于GDP预测。
一种结合 gan 时序数据周期性分解 gdp 预测方法

[发明专利]一种拥挤空间下多信息融合的行人轨迹预测装置及方法-CN202310125822.1有效
发明人：王庆伟;王程;邱鹏飞;张巍;温竹华;李杰;陈上远;任学百 -专利权人：山西清众科技股份有限公司
申请日： 2023-02-17 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：本发明提供了一种拥挤空间下多信息融合的行人轨迹预测装置及方法，属于计算机深度学习技术领域；解决了传统静态场景特征提取难的问题；包括如下步骤：构建历史轨迹提取模块对原始数据集进行预处理，获取某对象的历史坐标点位；构建道路特征提取模块对静态场景中的道路特征进行提取；构建行人社交池模块模拟邻居的位置距离和运动方向特征对人体运动的影响；构建端点条件预测模块在数据集中提取历史轨迹以及轨迹的终点位置；预测模块将上述四个模块所提取到的特征，在通道上采用concat方式融合起来，得到包含了道路特征、社交特征、目标终点特征的融合特征向量，将融合特征向量传入神经网络中，预测某对象下一步的位置；本发明应用于行人轨迹预测。
一种拥挤空间信息融合行人轨迹预测装置方法