[发明专利]一种基于深度学习的交易数据趋势预测方法和系统在审
| 申请号： | 202111116946.0 | 申请日： | 2021-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN113807951A | 公开（公告）日： | 2021-12-17 |
| 发明（设计）人： | 王泓锦;常冬冬;王艳华;赵刘韬;解晶 | 申请（专利权）人： | 中国建设银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06Q40/04;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 周初冬 |
| 地址： | 100033 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供一种基于深度学习的交易数据趋势预测方法和系统，该方法，包括：采集银行业务的交易监控数据；对交易监控数据进行数据清洗及数据修复；将数据清洗及数据修复后的数据，输入至趋势预测模型，分别进行单变量预测和多变量预测，得到预测结果；其中，趋势预测模型为卷积神经网络CNN‑长短期记忆网络LSTM混合模型，CNN‑LSTM混合模型依次设置一维卷积层、池化层、一维卷积层、LSTM层、数据规范化层、LSTM层、数据规范化层，最后接入全连接层；从而进行单变量预测及多变量预测，着力研究多因素特征之间的相互作用影响，更好地预测数据变化趋势，提升模型的预测准确度及效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 交易 数据 趋势 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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