基于Transformer的多模态自相关补偿的时序预测方...
公开
摘要
本发明公开了一种基于Transformer的多模态自相关补偿的时序预测方法，包括：获取当前环境中气体的多模态数据；将多模态数据输入至预先训练好的时序预测模型，以使时序预测模型中的特征提取模块对多模态数据中不同模态类型的数据分别进行特征提取；将特征提取后的数据输入至时序预测模型中的数据处理模块，以使数据处理模块对特征提取后的数据进行归一化处理和时序化处理，得到待预测数据；利用Transformer预测模型根据待预测进行预测，得到当前时刻之后预设时间段内的气体浓度。本发明使得时序预测模型在预测时综合考虑多种模态因素，通过引入自相关补偿机制使得时序预测模型可以自适应的消除多模态融合数据中的自相关误差，提高了预测的精度。
基本信息
专利标题 ：
基于Transformer的多模态自相关补偿的时序预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114580709A
申请号 ：
CN202210108867.3
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-01-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李光夏蒋云展
申请人 ：
西安电子科技大学
申请人地址 ：
陕西省西安市雁塔区太白南路2号
代理机构 ：
西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
王萌
优先权 ：
CN202210108867.3
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06Q50/26
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-06-03 ：
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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