[发明专利]一种基于改进循环神经网络的预测方法在审
| 申请号： | 202210007680.4 | 申请日： | 2022-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN114881277A | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 王再见;叶同;周雯昕 | 申请（专利权）人： | 安徽师范大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q30/02;G06Q50/02;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 241002 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提出改进循环神经网络针对大豆价格进行预测。创新主要有两点：(1)提出一种基于事件驱动的长短期记忆网络结构并在大豆数据集下测试了本发明提出的改进LSTM模型优于传统LSTM模型。(2)本发明对大豆数据集的数据分布进行分析，提出一个改进的激活函数IAF(Improve Activation Function)，并在不同数据集下进行了测试，证明使用IAF函数的收敛速度要优于Tanh函数。最后本发明将两种改进进行结合，预测输出2010年至2018年的大豆价格，结果表明预测的价格与实际价格接近。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 循环 神经网络 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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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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