[发明专利]一种基于深度学习预测任务量的方法、系统、设备及介质有效
| 申请号： | 202110233894.9 | 申请日： | 2021-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN112965888B | 公开（公告）日： | 2023-01-24 |
| 发明（设计）人： | 陈利华 | 申请（专利权）人： | 山东英信计算机技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F11/34 | 分类号： | G06F11/34;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京连和连知识产权代理有限公司 11278 | 代理人： | 刘小峰;张腾 |
| 地址： | 250101 山东省济南市高新区*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习预测任务量的方法、系统、设备和存储介质，方法包括：根据平台历史任务量的时间相关性和空间相关性构建有向邻接矩阵，并根据有向邻接矩阵构建短时任务量邻接矩阵；根据时间维度和空间维度从短时任务量邻接矩阵中提取多个第一特征，并根据第一特征构建多个短期特征矩阵序列；根据周期性维度从短期特征矩阵序列中提取第二特征；以及将第一特征和第二特征进行融合，并基于融合后的所述第一特征和第二特征获取未来预设时间段内的预测任务量。本发明通过构建平台节点网络任务量有向图邻接矩阵，能够根据时间和空间特征预测平台的任务量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 预测 任务量 方法 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于山东英信计算机技术有限公司，未经山东英信计算机技术有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110233894.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
