神经网络模型构建方法、时间序列预测方法及装置
实质审查的生效
摘要
本发明提供一种基于信息熵的EWT‑BO‑BiLSTM的神经网络模型构建方法、时间序列预测方法及装置，构建方法包括使用EWT分解算法将样本时序数据分解为N个子序列；计算各子序列的信息熵；根据信息熵的大小对各子序列进行复杂度分析，基于信息熵的近似程度对各子序列合并重组得到新的重组子序列，根据信息熵从低到高，依次记为：趋势分量序列、周期分量序列、随机分量序列；对重新组合得到的趋势分量序列、周期分量序列和随机分量序列分别构造BiLSTM网络，利用贝叶斯优化方法调整BiLSTM网络参数得到BO‑BiLSTM模型，并进行模型训练。预测方法包括基于构建的模型进行预测并进行重构。本发明的方案可以提高多影响因素的高频时间序列的预测精度。
基本信息
专利标题 ：
神经网络模型构建方法、时间序列预测方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114511065A
申请号 ：
CN202210070158.0
公开（公告）日 ：
2022-05-17
申请日 ：
2022-01-21
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
祝嘉欣郭旦怀申莉鄢红枚
申请人 ：
北京轩宇空间科技有限公司
申请人地址 ：
北京市顺义区高丽营镇文化营村北(临空二路1号)
代理机构 ：
成都诚中致达专利代理有限公司
代理人 ：
曹宇杰
优先权 ：
CN202210070158.0
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/08 G06N7/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-06-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20220121
申请日 : 20220121
2022-05-17 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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