[发明专利]一种基于神经网络方法的时间序列预测系统在审
| 申请号： | 202211297675.8 | 申请日： | 2022-10-22 |
| 公开（公告）号： | CN115599842A | 公开（公告）日： | 2023-01-13 |
| 发明（设计）人： | 何子博;时宏伟 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06Q10/04;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 石家庄嘉宏智信知识产权代理有限公司 13160 | 代理人： | 胡利娟 |
| 地址： | 610065 四川省成都市武侯区一*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络方法的时间序列预测系统。本发明中，序列预测模块内部的模块，让系统在预测时根据空间特征提取序列的时间特征作为模型的关键部分,注意力模型的设计关系到序列的特征获取,进而提高了预测精度.因此,为更好地获取时间序列的特征，因此卷积神经网络模块和长短期记忆网络模块通过长短期记忆网络,能够很好地捕获数据之间的长期依赖，使得模型选择模块提出的模型在几个混沌时间序列的预测上都取得了较好的结果,且预测精度高,预测性能较好，从而提高了本系统在进行预测时的精度和处理效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 方法 时间 序列 预测 系统 | ||
【主权项】：
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