[发明专利]基于深度学习的电梯困人特征解析与时间序列预测模型构建方法、所得模型及预测方法在审
| 申请号： | 202210267761.8 | 申请日： | 2022-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN114648097A | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 许卫全;陈武 | 申请（专利权）人： | 南京优湖科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 南京艾普利德知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32297 | 代理人： | 周海斌 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于深度学习的电梯困人特征解析与时间序列预测模型构建方法、所得模型及预测方法。该构建方法包括采集电梯原始数据，采用软标签，将稀疏特征和密集特征转换，拼接，传入LSTM神经网络计算得到时序抽象特征，传入全连接层并转换为预测困人概率，以交叉熵损失函数计算预测损失，并通过反向传播更新LSTM神经网络参数以训练模型。该预测方法包括采用构建方法获得多个预测模型，利用侧重点略有差别的多个预测模型进行综合处理并得到综合困人概率作为预测结果。本发明能在不使用电梯组件具体运行数据的前提下，使用软标签、电梯的静态数据与历史动态数据，学习到电梯困人事件的相关特征，预测电梯在下一个时间点的困人概率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 电梯 困人 特征 解析 时间 序列 预测 模型 构建 方法 所得 | ||
【主权项】：
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