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一种应用于时间序列LSTM参数预测模型的自适应更新方法

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摘要

在实际应用中，研究对象的参数会随着时间的推移偏离初始的数据运行范围，甚至数据的演化规律发生改变，从而导致原有预测模型的平均预测误差超过期望值，模型的预测精度下降，这时就需要对当前预测模型进行更新。为了解决这一问题，本发明基于时间序列参数的演变规律，设计了一种应用于时间序列LSTM参数预测模型的自适应更新方法。该方法在原有模型预测误差超出预设期望值时，不仅能够利用备用预测模型及时对当前预测模型进行更新，还可以在模型需要更新但备用模型尚未训练完成时利用动态调节系数修正预测模型对参数的预测值，提高模型的预测精度。

著录项

公开/公告号CN113449898A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-09-28

原文格式PDF
申请/专利权人天津工业大学;
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申请/专利号CN202110021527.2
发明设计人王红一;陈继威;宋丽梅;
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申请日2021-01-08
分类号G06Q10/04(20120101);G06Q10/06(20120101);G06N3/04(20060101);
代理机构
代理人
地址 300387 天津市西青区宾水西道399号
入库时间 2023-06-19 12:43:46

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-11-04

发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06Q10/04 专利申请号:2021100215272 申请公布日:20210928

发明专利申请公布后的视为撤回

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