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申请/专利权人：北京航空航天大学;北京市西城区科学技术和信息化局(北京市西城区大数据管理局)
申请日：2023-05-22
公开（公告）日：2023-06-23
公开（公告）号：CN116307293A
主分类号：G06Q10/04
分类号：G06Q10/04;G06Q10/0631;G06Q50/26;G06Q50/30;G06F16/9537;G06N3/0442;G06N3/048;G06N3/084
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2023.07.28#授权;2023.07.11#实质审查的生效;2023.06.23#公开
摘要：本发明属于智能城市技术领域，公开了一种基于混杂感知与因果去偏的城市时空数据预测方法。该方法构建了基于混杂感知与因果去偏的深度学习模型（CADN），将历史城市时空数据经过预处理转化为各区域分时段观测数据，输入深度学习模型，对各区域未来城市时空数据进行预测。本发明的深度学习模型将输入的历史观测数据经时域因果去偏模块提取无偏的时域因果特征，再经过空域因果传递模块提取无偏的时空因果特征，最后经融合预测器输出预测结果。本发明对于城市中的时空数据预测准确性高，具有鲁棒性。
主权项：1.一种基于混杂感知与因果去偏的城市时空数据预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：收集历史城市时空数据，并进行预处理，获得标准数据训练集；S2：构建基于混杂感知与因果去偏的深度学习模型，所述深度学习模型包括多个串联的时空因果特征提取模块以及一个和融合预测模块，每个时空因果特征提取模块包含一个时域因果去偏模块和一个空域因果传递模块；S3：采用S1得到的标准数据训练集对深度学习模型完成训练；S4：利用训练好的深度学习模型对城市时空数据进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学;北京市西城区科学技术和信息化局(北京市西城区大数据管理局) 一种基于混杂感知与因果去偏的城市时空数据预测方法
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