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[发明专利]基于速度场感知网络的雷达回波外推预测方法和系统-CN201711188099.2有效
发明人：王建民;龙明盛;高志烽;王韫博 -专利权人：清华大学
申请日： 2017-11-24 - 公布日： 2018-12-11 - 主分类号： G06F17/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于速度场感知网络的雷达回波外推预测方法和系统，预测方法包括：将雷达回波数据和速度场数据输入训练好的速度场感知雷达外推网络模型，获取预测雷达回波序列；训练好的速度场感知雷达外推网络模型通过如下步骤获取：搭建任一时刻记忆；搭建任一时刻输出门；获取任一时刻隐藏状态；构建任一时刻长短时间记忆网络结构；搭建雷达外推网络模型并将速度场与之融合，获取速度场感知雷达外推网络模型；将张量序列数据输入速度场感知雷达外推网络模型进行训练，获得训练好的速度场感知雷达外推网络模型。本发明挖掘出隐藏在历史数据的信息。在速度场感知雷达外推网络模型中结合了速度场，使模型具有了更准确的预测能力。
基于速度感知网络雷达回波预测方法系统

[发明专利]基于深度时空记忆网络的高维序列数据预测方法和系统-CN201711190694.X在审
发明人：龙明盛;王建民;高志烽;王韫博 -专利权人：清华大学
申请日： 2017-11-24 - 公布日： 2018-04-24 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度时空记忆网络的高维序列数据预测方法和系统，方法包括将高维序列数据输入训练好的预测循环神经网络模型，获取预测结果；其中，训练好的预测循环神经网络模型通过如下步骤获取根据第一输入门、第一遗忘门和第一输入调制门搭建任一时刻记忆；根据第二输入门、第二遗忘门和第二输入调制门搭建任一层记忆；搭建任一输出门；更新任一隐藏状态；基于任一时刻记忆、任一层记忆和更新的任一隐藏状态构建任一时空记忆单元；搭建预测循环神经网络模型，将张量序列数据输入预测循环神经网络模型进行训练，获得训练好的预测循环神经网络模型。本发明使得预测的结果能够涵盖时间维度和空间维度的趋势，预测结果更加精准。
基于深度时空记忆网络序列数据预测方法系统