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申请/专利权人：海南大学
申请日：2024-01-31
公开（公告）日：2024-06-04
公开（公告）号：CN118134704A
主分类号：G06Q50/14
分类号：G06Q50/14;G06N3/0442;G06N3/0464;G06F18/10;G06Q10/04
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.04#公开
摘要：本发明公开了一种残差门控循环神经网络旅游客流量实时预测方法，包括收集原始数据集；对所述原始数据集进行预处理；将预处理后的原始数据集输入预先构建的Attention－RGRU模型，提取数据初级特征，将所述初级特征输入注意力机制模块，提取深层特征，将所述深层特征输入预先构建的残差门控循环神经网络，获取输出结果；对所述残差门控循环神经网络进行训练，直到所述预测结果符合精度要求。利用卷积模块对数据进行特征初步提取，通过注意力机制模块实现对数据特征的深层提取，在门控循环神经网络网络结构上增加残差块，解决梯度消失、爆炸的问题，经过池化层的降维与全连接层的处理输出旅游客流量预测值，实现旅游领域客流量实时预测。
主权项：1.一种残差门控循环神经网络旅游客流量实时预测方法，其特征在于，包括：步骤1，收集原始数据集；步骤2，对所述原始数据集进行预处理；步骤3，将预处理后的原始数据集输入预先构建的Attention－RGRU模型，提取数据初级特征，将所述初级特征输入注意力机制模块，提取深层特征，将所述深层特征输入预先构建的残差门控循环神经网络，获取输出结果；步骤4，对所述残差门控循环神经网络进行训练，直到所述预测结果符合精度要求；步骤5，将当前精度下的所述残差门控循环神经网络参数保存，用作实时流量在线预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海南大学 一种残差门控循环神经网络旅游客流量实时预测方法
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