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申请/专利权人：东北大学;沈阳农业大学
申请日：2024-03-13
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118194242A
主分类号：G06F18/27
分类号：G06F18/27;G06N3/0442;G06N3/08;G06F123/02
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明属于数据预测技术领域，公开了一种基于不规则时间序列数据的预测方法。通过基于注意力机制的不规则时序预测模型实现；基于注意力机制的不规则时序预测模型包括基于多通道时间衰减的缺失数据补全模型和基于多重门控的注意机制预测模型；基于多通道时间衰减的缺失数据补全模型将不规则不定长时间序列数据转换为规则的时间序列数据，考虑多个模态之间的互补信息，提高补全准确性，利用时序信息，更有效地处理动态变化的数据缺失问题；基于多重门控的注意机制预测模型根据规则的时间序列数据得到预测结果。本模型准确度高，综合考虑多通道关系、时间间隔关系和注意力机制，能够更精确地预测认知评分。
主权项：1.一种基于不规则时间序列数据的预测方法，其特征在于，通过基于注意力机制的不规则时序预测模型实现；所述基于注意力机制的不规则时序预测模型包括基于多通道时间衰减的缺失数据补全模型和基于多重门控的注意机制预测模型；所述基于多通道时间衰减的缺失数据补全模型将不规则不定长时间序列数据转换为规则的时间序列数据；所述基于多重门控的注意机制预测模型根据规则的时间序列数据得到预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学;沈阳农业大学 一种基于不规则时间序列数据的预测方法
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