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利用动态时间上下文学习进行多界限时间序列预测的系统和方法

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一种用于时间序列预测的系统和方法。所述方法包括：提供与多个未来时间步长相对应的输入特征向量；对输入特征向量执行双向长短期记忆网络(BiLSTM)以获得与多个未来时间步长相对应的隐藏输出；对于每一个未来时间步长：使用多个时间尺度对隐藏输出执行时间卷积以获得多个时间尺度上的上下文特征；以及使用多个权重对多个时间尺度上的上下文特征进行求和以获得多尺度上下文特征；以及以转换多尺度上下文特征以获得与所述未来时间步长相对应的时间序列预测。

著录项

公开/公告号CN110866628A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-03-06

原文格式PDF
申请/专利权人北京京东尚科信息技术有限公司;京东美国科技公司;
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申请/专利号CN201910803743.5
发明设计人范晨悠;张雨泽;袁融;张弛;邬迪;
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申请日2019-08-28
分类号
代理机构中科专利商标代理有限责任公司;
代理人倪斌
地址 100086 北京市海淀区知春路76号8层
入库时间 2023-12-17 06:21:48

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2020-03-06

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