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[发明专利]一种交通短时客流预测方法、装置、设备和存储介质-CN201811466570.4有效
发明人：张鋆;张伟林;张帆;闫茜;白雪;孙黎 -专利权人：深圳市北斗智能科技有限公司
申请日： 2018-12-03 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种交通短时客流预测方法，通过构建短时客流预测模型，利用原始数据对短时客流预测模型进行训练，并确定模型参数，最后根据训练后的短时客流预测模型进行短时客流预测，基于历史客流规律，结合了节假日、特殊天气等场景，构建的短时客流预测模型为递归神经网络RNN模型与卷积网络模型CNN连接，并将RNN模型的隐层替换为长短时记忆网络LSTM结构，这样在隐层的细胞中增加了三个门控单元，可以选择性地保留历史信息
一种交通客流预测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于贝叶斯优化的短时交通流预测方法及系统-CN201911397429.8在审
发明人：周志文;肖竹;王东;汪成成 -专利权人：深圳市麦谷科技有限公司
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于贝叶斯优化的短时交通流预测方法及系统，方法包括：采集固定道路位置的固定时间间隔内通过的原始交通流量数据，根据季节模型算法对原始交通流量数据进行预处理，生成时序交通流数据；构建基于支持向量回归机的短时交通流预测模型并进行训练；计算短时交通流预测模型的平均绝对百分误差，根据平均绝对百分误差获取短时交通流预测模型的预测精度；根据贝叶斯优化算法对预测精度对应的模型参数进行优化，直至生成目标短时交通流预测模型；根据目标短时交通流预测模型对短时交通流量进行预测本发明实施例提高了短时交通流量预测模型的泛化能力，提高了预测精度，为智能交通提供了便利。
一种基于贝叶斯优化短时交通流预测方法系统

[发明专利]短时电量预测模型的训练方法及短时电量预测方法-CN202310797467.2在审
发明人：陈强;王雪晋;胡亚莎;杨绍鹏;裴建昀;陈晨 -专利权人：云南电网有限责任公司
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供一种短时电量预测模型的训练方法及短时电量预测方法。该训练方法包括：获取由历史电力影响因素特征数据和历史电量数据构成的训练集；基于训练集对预设机器学习模型进行训练，得到第一机器学习模型；同时基于训练集对预设神经网络模型进行训练，得到第一神经网络模型；基于惯性权重因子对秃鹰搜索算法进行改进，得到改进秃鹰搜索算法；基于改进秃鹰搜索算法分别对第一机器学习模型的第一超参数和第一神经网络模型的第二超参数进行优化，得到目标机器学习短时电量预测模型和目标神经网络短时电量预测模型。基于本发明实施例提供的短时电量预测模型可以实现高质量且高精度的短时电量预测。
电量预测模型训练方法

[发明专利]一种轨道交通短时客流预测方法及装置-CN202111203957.2在审
发明人：孙铭;付哲 -专利权人：交控科技股份有限公司
申请日： 2021-10-15 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种轨道交通短时客流预测方法及装置，包括：将初始化的联邦模型发送至每个客户端；接收由每个客户端发送的本地模型，本地模型是每个客户端根据各自的训练数据对联邦模型进行预训练生成的；对所有的本地模型进行安全聚合，获取新的联邦模型；将新的联邦模型作为初始化的联邦模型，迭代执行上述步骤，直至获取短时客流预测模型；将轨道交通的客流数据输入至短时客流预测模型，以获取由短时客流预测结果。本发明提供的轨道交通短时客流预测方法及装置，通过联邦学习技术以构建短时客流预测模型，实现了对多客户端数据的安全协同训练，打破轨道交通行业运营公司的数据孤岛瓶颈，有效地提升了模型的泛化性能，以更准确的辅助铁路运营决策
一种轨道交通客流预测方法装置

[发明专利]推荐模型训练及推荐方法及装置、存储介质、电子设备-CN202210273218.9在审
发明人：曹阳;许盛辉;潘照明 -专利权人：网易传媒科技（北京）有限公司
申请日： 2022-03-18 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本公开的实施方式涉及计算机数据处理技术领域，更具体地，本公开的实施方式涉及推荐模型训练及推荐方法及装置、存储介质、电子设备，存储介质和电子设备。方法包括：建立长短时指标关系模型，使长短时指标关系模型的输入包括用户对待处理对象的短时行为特征，使长短时指标关系模型的输出为用户对待处理对象的长时指标排序关系值；以所述长时指标值的排序顺序与对应的长时行为特征的排序顺序一致为目标，训练所述长短时指标关系模型；基于长短时指标关系模型，训练推荐模型。本公开的技术方案能够将长时行为特征的影响结合到推荐模型训练中，从而优化推荐模型的推荐效果。
推荐模型训练方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种适用于短时观测的空间目标的微多普勒分析方法-CN201510375026.9有效
发明人：刘宏伟;戴奉周;洪灵;王鹏辉 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2015-06-30 - 公布日： 2017-04-19 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：一种适用于短时观测的空间目标的微多普勒分析方法，包括以下步骤(1)用前后向TVAR模型表示短时观测的空间目标的雷达回波，得到短时观测的空间目标的前后向TVAR模型；(2)针对短时观测的空间目标，在基于最小二乘的前后向TVAR模型的求解方法中引入稀疏性，构建稀疏前后向TVAR模型；(3)用最小描述长度准则确定稀疏前后向TVAR模型的阶次与基函数的维度；(4)在稀疏前后向TVAR模型的阶次为po以及基函数的维度为qo时，求得稀疏前后向TVAR模型的时不变系数向量的估计与(5)根据稀疏前向TVAR模型的时不变系数向量的估计计算短时观测的空间目标的瞬时信号功率谱，实现对短时观测的空间目标的微多普勒分析。
一种适用于观测空间目标多普勒分析方法

[发明专利]一种基于Siamese结构双向长短时记忆网络的三维模型检索方法-CN201911224313.4在审
发明人：王滨;王栋;柳强;赵京东;刘宏 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2019-12-03 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G06F16/53 文献下载
摘要：一种基于Siamese结构双向长短时记忆网络的三维模型检索方法，属于图像处理技术领域，为了解决三维模型多视角特征的融合问题，通过Siamese结构长短时记忆经网络融合视角信息，增强多视角三维模型的检索准确率构建卷积神经网络；构建双向长短时记忆网络网络；引入注意力机制增强模型特征的表达；构建基于Siamese结构的双向长短时记忆网络，融合多视角信息；对Siamese结构的长短时记忆网络模型参数进行训练，对多视角三维模型进行检索本发明可实现多视角表达的三维模型的检索，在三维模型分类、检索领域，具有广泛的应用前景。
一种基于 siamese 结构双向短时记忆网络三维模型检索方法

[发明专利]用户行为预测方法及装置、电子设备、存储介质-CN201811428883.0在审
发明人：张立成;陆韬 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2018-11-27 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： G06F16/26 文献下载
摘要：该方法包括：获取待预测用户在最近N个长周期内的行为数据，并转换为具有先后顺序的N个特征向量；将第一特征向量输入一长短时记忆网络模型，得到第一长短时记忆向量；依次地，根据第i‑1长短时记忆向量更新长短时记忆网络模型的初始记忆状态，并将第i特征向量输入长短时记忆网络模型，得到第i长短时记忆向量，其中i∈[2,N‑1]；根据第N‑1长短时记忆向量更新长短时记忆网络模型的初始记忆状态，并将第N特征向量输入长短时记忆网络模型，得到输出向量
用户行为预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于注意力模型长短时记忆网络的洪水预测方法-CN201811317514.4有效
发明人：巫义锐;王晓珂;徐维刚;冯钧 -专利权人：河海大学
申请日： 2018-11-07 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力模型长短时记忆网络的洪水预测方法，包括采集洪水相关数据，洪水相关数据包括不同时间点的流量和洪水因子；在长短时记忆网络中引入注意力模型，构建基于注意力模型长短时记忆网络；用标准化后的洪水相关数据对基于注意力模型长短时记忆网络进行训练；利用训练后的基于注意力模型长短时记忆网络进行洪水预测。本发明保留了原有长短时记忆网络的序列建模能力，引入了注意力模型，使用循环方案来优化，它将局部情境信息描述为一种权重方案，忽略了一些对于预测没有用处的洪水因子，大大缩短了预测平均时间，同时也增加了准确性。
基于注意力模型短时记忆网络洪水预测方法

[发明专利]考虑道路交通模型的EV聚合商短时调度和响应激励方法-CN202111479915.1在审
发明人：朱兰;王坤;丁雨佳;杨鑫宇;陈子墨 -专利权人：上海电力大学
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种考虑道路交通模型的EV聚合商短时调度和响应激励方法，包括以下步骤：1)构建单辆EV短时需求响应模型；2)考虑行驶过程及充放电过程的各类成本，构建单辆EV的短时需求响应成本函数；3)构建基于熵权法评分的EV目标充电站选择模型，确定选择的目标充电站；4)根据EV评分、改进用户参与率模型确定EV用户基本激励价格优化约束条件，并以此构建EV用户基本激励价格优化模型并求解；5)考虑距离引起用户响应不确定性，构建用户实际响应量模型；6)确定EV聚合商的短时调度约束条件，并以此构建EV聚合商的短时调度决策模型并求解，得到最优的短时调度决策方案。
考虑道路交通模型 ev 聚合时调响应激励方法

[发明专利]一种短时交通状况预测系统及其方法-CN202210194244.2在审
发明人：邓笑茹;张启迪;黄澄;叶春杨;周辉 -专利权人：海南大学
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明属于数据预测技术领域，公开了一种短时交通状况预测系统及其方法，所述的系统包括数据处理单元、模型预测单元、数据库单元以及交通状况查询单元；所述的方法包括如下步骤：初始化短时交通状况预测系统，基于神经网络建立短时交通状况预测模型；使用短时交通状况预测模型进行预测，得到并存储短时交通状况预测结果；获取交通状况查询信息并匹配对应的短时交通状况预测结果；根据匹配到的短时交通状况预测结果生成并显示可视化图像。本发明解决了现有技术存在的预测模型实用性低，预测结果准确性低以及预测资源消耗大的问题。
一种交通状况预测系统及其方法

[发明专利]基于长时特征和短时特征的重叠语音与单人语音区分方法-CN201210442113.8有效
发明人：李艳雄;陈祝允;贺前华;李广隆;杜佳媛;吴伟;王梓里 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2012-11-07 - 公布日： 2013-03-13 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于长时特征和短时特征的重叠语音与单人语音区分方法，包括如下步骤：读入语音；语音预处理，包括预加重、分帧、加窗；提取短时特征参数，从每帧语音中提取各种短时特征参数；提取长时特征参数，计算短时特征参数的统计特征；训练高斯混合模型：采用期望最大化算法训练四个高斯混合模型；模型融合判决：从测试语音中提取短时特征参数和长时特征参数分别作为短时特征模型和长时特征模型的输入，将这两种模型的输出概率进行加权得到总的概率输出值与采用短时特征的方法相比，本方法取得了更好的区分效果，区分准确率平均提高了5.9%。
基于特征重叠语音单人区分方法

[发明专利]一种基于MSF-Net网络模型的短时降水预测方法-CN202310715521.4有效
发明人：夏景明;戴如晨;谈玲 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MSF‑Net网络模型的短时降水预测方法，包括：生成降水预测数据集；基于MSF‑Net网络构建原始预测模型，所述原始预测模型包括输入模块、气象特征提取模块、注意力融合预测模块和输出模块；使用降水预测数据集对原始预测模型进行训练；利用损失函数计算原始预测模型的损失，优化训练网络参数，得到训练完成的短时降水预测模型；将实时获取的研究区域内的GPM降水格点数据、ERA5气象因子数据、多普勒雷达真彩色基本反射率图数据和DEM高程数据输入到短时降水预测模型中，输出相应的短时降水预测结果。本发明有效融合降水实况和多源数据，实现了短时降水预测效果的提升。
一种基于 msf net 网络模型降水预测方法

[发明专利]一种地铁进站客流短时预测方法及装置-CN202211419585.1在审
发明人：金尚泰;姚雅娟 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明实施例涉及一种地铁进站客流短时预测方法及装置，所述方法包括：获取目标站点的历史进站客流数据；将原始时间序列分解为有限多个平稳态分量；将原始时间序列和平稳态分量通过相关系数计算，得到历史进站客流数据的高相关性分量组合和低相关性分量组合，作为客流数据特征；在客流数据特征中添加日期特征，构造进站客流短时预测模型的输入数据集和输出数据集；确定进站客流短时预测模型的参数和超参数，并采用输入数据集和输出数据集对模型进行训练，以得到训练好的进站客流短时预测模型；采用进站客流短时预测模型对地铁进站客流进行预测。本发明实施例的技术方案，降低了数据噪声，提升了短时预测精度。
一种地铁进站客流预测方法装置

[发明专利]基于长短时记忆网络的PM2.5预测方法-CN202110593273.1在审
发明人：陈倩文;陈美霖;陈美颐;李欣蕾 -专利权人：阜新博远科技有限公司
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于长短时记忆网络的PM2.5预测方法，建立长短时记忆网络模型，所述长短时记忆网络模型包括依次设立的LSTM层和Dense层，初始化所述长短时记忆网络模型的参数并将所述数据矩阵Z作为输入，得到输出预测值W，将所述预测值W与所述目标值Y进行对比，根据对比结果修改所述长短时记忆网络模型的参数，直至对比结果的误差在设定的范围内。本发明利用长短时记忆网络，更好的刻画PM2.5浓度本身具有的时间序列关系，最终训练得到的预测模型相较于线性回归和神经网络模型具有更高的准确度，同时本发明充分考虑了包括其他污染物及天气因素对PM2.5浓度的影响
基于短时记忆网络 pm2 预测方法

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