[发明专利]一种基于对抗学习的多任务城市时空预测方法在审
| 申请号： | 202010433080.5 | 申请日： | 2020-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN111626490A | 公开（公告）日： | 2020-09-04 |
| 发明（设计）人： | 缪浩;王森章;杜金龙 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本文公开了一种基于对抗学习的多任务城市时空预测方法，包括：将不同时间的城市时空数据抽象成“图像帧”和“动态图”，并且根据时间划分观测数据；然后结合ConvLSTM和GcnLSTM组成异构时空网络HSTN，提取各个任务的低维时空隐含特征；总体采用多任务学习的思想，利用对抗学习得到多任务的公有特征，利用矩阵正交的思想将公有特征与私有特征分离，最后结合公有特征和私有特征，并输入时序队列，结合注意力机制，利用ConvLSTM生成未来一段时间内的流量。本文提出的方法第一次是使用了基于对抗学习的多任务学习进行城市时空任务预测，结合了外部环境因素，提高了预测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对抗 学习 任务 城市 时空 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京航空航天大学，未经南京航空航天大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010433080.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 同类专利
- 专利分类
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
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
