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申请/专利权人：北京邮电大学
申请日：2024-03-25
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118296413A
主分类号：G06F18/231
分类号：G06F18/231;G06N3/0475;G06N3/094;G06F123/02
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本申请提供一种预测方法及相关设备。所述方法包括：基于获取的运维时序数据的内部数据权重对运维时序数据进行树形聚合处理，得到运维时序数据聚合树；计算运维时序数据聚合树中各向量的相关系数，并基于相关系数计算得到与运维时序数据聚合树对应的特征时序数据向量；对特征时序数据向量利用引入残差连接的信息提取网络进行预测，得到运维时序数据对应的预测结果。本申请实施例通过在主编码器中引入残差连接，确保了即使堆叠网络深度，输出层也能够直接获取到更多的输入信息，从而保持模型训练的稳定性。引入生成对抗网络，对于价值函数网络的每次迭代，基于最优传输距离更新梯度，然后剪切权重，有效地解决了长序列状态梯度爆炸的问题。
主权项：1.一种预测方法，其特征在于，包括：基于获取的运维时序数据的内部数据权重对所述运维时序数据进行树形聚合处理，得到运维时序数据聚合树；计算所述运维时序数据聚合树中各向量的相关系数，并基于所述相关系数计算得到与所述运维时序数据聚合树对应的特征时序数据向量；对所述特征时序数据向量利用引入残差连接的信息提取网络进行预测，得到所述运维时序数据对应的预测结果。
全文数据：
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