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Method and Apparatus for Prediction of time series using clustering and deep learning

机译:使用聚类和深度学习预测时间序列的方法和装置

摘要

A method and apparatus for predicting a time series using a clustering number sequence and deep learning are presented. The time series prediction method using the clustering number sequence and deep learning proposed in the present invention comprises selecting a plurality of data related to a prediction target, and applying clustering by time to each time series data and context information of the selected plurality of data. Allocating a clustering number, constructing a sequence, and performing prediction by applying a deep learning method to the sequence of each clustering number.
机译:呈现用于预测使用聚类数序列和深度学习的时间序列的方法和装置。使用本发明中提出的群集数序列和深度学习的时间序列预测方法包括选择与预测目标相关的多个数据,并将聚类应用于所选择的多个数据的每个时间序列数据和上下文信息。通过将深度学习方法应用于每个聚类数的序列来分配群集编号,构建序列和执行预测。

著录项

  • 公开/公告号KR20210059243A

    专利类型

  • 公开/公告日2021-05-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 인하대학교 산학협력단;

    申请/专利号KR1020190146446

  • 发明设计人 최원익;김명수;

    申请日2019-11-15

  • 分类号G06Q10/04;G06F17/18;G06Q10/10;G06Q40/04;G06Q50/06;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-24 18:59:37

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