[发明专利]基于迁移学习的跨模态数据预测方法有效
| 申请号： | 202110045177.3 | 申请日： | 2021-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN112863182B | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 顾晶晶;孙明 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 朱炳斐 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于迁移学习的跨模态数据预测方法，包括：获取源城市和目标城市数据并进行预处理；将城市划分成等大小的网格区域，并构建相应大小结构的城市数据张量；基于源城市数据预训练深度网络预测模型；通过计算源城市和目标城市的空间特征相关性进行不相似区域过滤；通过计算源城市和目标城市的流量特征的相关性进行相似区域匹配；通过优化目标函数进行共享知识迁移并训练最终的预测模型。本发明方法能够更加充分地从数据丰富的城市学习共享知识并进行迁移，对于移动出行数据稀缺的城市，仍具有良好的预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 跨模态 数据 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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