专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]时间序列预测-CN202180036340.8在审
  • 程曦;丽萨·尹;阿米尔·霍马提;奥马尔·赛义德 - 谷歌有限责任公司
  • 2021-05-06 - 2023-01-31 - G06F16/2455
  • 一种用于时间序列预测的方法,包括接收来自请求数据处理硬件(144)执行多个时间序列预测(22)的用户(12)的时间序列预测查询(20)。每个时间序列预测是基于相应当前数据(152)的未来数据(162)的预测。同时,对于由所述时间序列预测查询请求的所述多个时间序列预测的每个时间序列预测,所述方法包括训练用于相应所述时间序列预测的多个模型(212)。所述方法还包括确定所述多个模型中哪一个模型最佳拟合相应所述时间序列预测,并基于所述确定的最佳拟合模型和相应所述当前数据预测未来数据。所述方法还包括向所述用户返回由所述定时器序列预测查询所请求的对所述多个时间序列预测中的每个时间序列预测预测的未来数据。
  • 时间序列预测
  • [发明专利]时间序列预测模型-CN200910228727.4无效
  • 修春波 - 天津工业大学
  • 2009-11-25 - 2010-11-03 - G06N7/08
  • 本发明属于非线性时间序列分析领域,具体为一种时间序列预测模型,网络模型包含输入层、中间层和输出层三层结构,中间层单元由具有混沌特性的混沌算子构成。混沌算子的参数利用混沌优化算法进行训练调节。通过学习训练,网络利用时间序列前一段的已知值来预测未来某时刻的值,并根据预测误差逐渐修正混沌算子参数,从而使得网络逐渐具有与时间序列中蕴含的规律相一致的信息,并完成时间序列预测功能。尤其可以有效地实现对时间序列的多步预测。本发明主要用于实际工程时间序列预测分析领域中。
  • 时间序列预测模型
  • [发明专利]训练时间序列预测模型的方法、时间序列预测方法及装置-CN202010308505.X在审
  • 谭龙华;田光见;严骏驰 - 华为技术有限公司
  • 2020-04-18 - 2020-09-01 - G06Q10/04
  • 本申请涉及人工智能领域中的一种训练时间序列预测模型的方法、时间序列预测方法及装置,该训练时间序列预测模型的方法包括:获取时间序列数据特征,所述时间序列数据特征为时间序列数据在当前时刻的数据特征;基于事件序列数据的发生时刻确定事件序列数据特征,所述事件序列数据特征用于表示所述事件序列数据在当前时刻的数据特征,所述事件序列数据特征包含发生时刻的时间信息;基于所述时间数据特征与所述事件序列数据特征进行时间序列预测,得到预测时间序列数据;基于所述预测时间序列数据,调整所述时间序列预测模型的参数。该方法有助于提高时间序列预测预测效果。
  • 训练时间序列预测模型方法装置
  • [发明专利]时间序列预测方法、装置、设备及存储介质-CN202110734762.4在审
  • 刘广 - 中国平安人寿保险股份有限公司
  • 2021-06-30 - 2021-09-03 - G06K9/62
  • 本申请涉及人工智能技术领域,揭示了一种时间序列预测方法、装置、设备及存储介质,其中方法包括:获取目标时间序列;将所述目标时间序列输入目标时间序列预测模型进行时间序列预测,其中,所述目标时间序列预测模型是根据生成模块、判别模块和时间序列预测初始模型训练得到的模型,所述时间序列预测初始模型是根据LSTM网络、GRU网络、ARIMA模型中任一个得到的模块;获取所述目标时间序列预测模型输出的所述目标时间序列对应的时间序列预测结果生成模块、判别模块有利于快速扩充训练样本,从而使最终训练得到目标时间序列预测模型具有较好的鲁棒性,提高了目标时间序列预测模型预测的成功率和准确率。
  • 时间序列预测方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种基于时间序列的业务预测方法及系统-CN201410261902.0有效
  • 杨凡;黄立 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2014-06-12 - 2020-04-03 - G06K9/62
  • 本发明实施例公开了时间序列预测方法,包括:对时间序列时间粒度进行多维划分,划分出至少两个时间维度;获取划分出的每个时间维度的时间序列;获取的时间序列为在当前时刻之前的一段时间序列;根据获取的时间序列通过预测算法进行预测,根据预测结果组成不同时间维度的预测组合,根据预测组合生成多维度时间划分预测模型;获取并根据当前时刻的真实时间序列值,通过多维度时间划分预测模型预测在当前时刻之后的下一时刻的时间序列值,得到当前时刻之后的下一时刻的预测时间序列值;采用本发明,实现了在不同的时间维度上对时间序列进行预测,解决了现有技术中时间序列在多维时间粒度上预测精度的问题,提高了业务预测的准确性。
  • 一种基于时间序列业务预测方法系统
  • [发明专利]一种基于多时间尺度的主任务优先预测方法-CN202310381960.6在审
  • 高旻;武宇江 - 重庆大学
  • 2023-04-11 - 2023-08-15 - G06Q10/04
  • 本发明提供了一种基于多时间尺度的主任务优先预测方法,包括:获取待预测时间序列以及待预测时间序列的N个相关时间序列,将待预测时间序列作为主任务序列,将相关时间序列作为辅任务序列,分别提取主任务序列和N个辅任务序列中的月序列、年序列和近期序列并构成输入序列;将输入序列输入训练好的预测模型,预测模型包括近期趋势塔、月趋势塔、年趋势塔、主任务套接字、N个辅任务套接字、主任务解码器和N个辅任务解码器。主任务序列和辅任务序列协同提取不同时间尺度的公共特征,充分利用了时间序列数据之间的相关关系进行预测,提高了时间序列预测精度。
  • 一种基于多时尺度主任优先预测方法

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