[发明专利]时空数据预测模型的训练方法、装置及电子设备在审
| 申请号： | 201910863011.5 | 申请日： | 2019-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN110633853A | 公开（公告）日： | 2019-12-31 |
| 发明（设计）人： | 王硕 | 申请（专利权）人： | 北京彩云环太平洋科技有限公司;广州彩彻区明科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/26;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11205 北京同立钧成知识产权代理有限公司 | 代理人： | 张子青;刘芳 |
| 地址： | 100089 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种时空数据预测模型的训练方法、装置及电子设备，该方法包括：获取训练区域内的数据节点的节点特征数据，节点特征数据包括历史数据信息和空间位置信息；获取数据节点之间的网络邻接数据，并转换成为表征数据节点之间是否存在连接边的连接信息以及与每个连接边对应的权重信息，连接边表征数据节点之间存在影响，权重信息表征数据节点之间的影响程度；获取基准结果；基于节点特征数据、连接信息、权重信息以及基准结果，训练时空数据预测模型。本方案考虑了数据节点之间的影响，提升了模型预测的准确性。另外将网络邻接数据进行分解，得到多个连接信息和对应的权重信息，计算简单方便，可以应用到复杂的网络邻接数据的训练。 | ||
| 搜索关键词： | 权重信息 表征数据 节点特征 连接信息 连接边 邻接 基准结果 时空数据 数据节点 预测模型 装置及电子设备 空间位置信息 历史数据信息 获取数据 模型预测 数据包括 网络 分解 转换 申请 应用 | ||
【主权项】：
1.一种时空数据预测模型的训练方法，其特征在于，包括：/n获取训练区域内用于采集数据的数据节点的节点特征数据，所述节点特征数据包括所述数据节点相关的历史数据信息和所述数据节点的空间位置信息；/n获取所述数据节点之间的网络邻接数据，并转换成为表征所述数据节点之间是否存在连接边的连接信息以及与每个所述连接边对应的权重信息，所述连接边表征所述数据节点之间存在影响，所述权重信息表征所述数据节点之间的影响程度；/n获取与所述节点特征数据和所述网络邻接数据对应的基准结果；/n基于所述节点特征数据、所述连接信息、所述权重信息以及所述基准结果，训练时空数据预测模型。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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