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一种基于深度时空神经网络的需求预测方法、系统及计算机可读存储介质

摘要

为了对未来的需求进行更好的预测,本发明公开了一种基于深度时空神经网络的需求预测方法,包括以下步骤:采集历史订单的需求序列数据,对采集历史订单的需求序列数据进行预处理,得到预处理后的历史订单的需求序列数据;基于预处理后的历史订单的需求序列数据构建数据集;搭建基于注意力机制和因果扩展卷积的神经网络的需求序列预测模型;利用数据集对需求序列预测模型进行训练,得到训练后的需求序列预测模;通过预处理后的历史订单的需求序列数据,结合训练后的需求序列预测模,得到未来的需求预测结果。本发明还公开了一种基于深度时空神经网络的需求预测系统,以及对应存储有需求预测方法和/或需求预测系统的计算机可读存储介质。

著录项

  • 公开/公告号CN111882157A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-11-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东莞理工学院;

    申请/专利号CN202010586879.8

  • 发明设计人 吕赐兴;晏晓辉;

    申请日2020-06-24

  • 分类号G06Q10/06(20120101);G06Q30/02(20120101);G06Q50/04(20120101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构44102 广州粤高专利商标代理有限公司;

  • 代理人张金福

  • 地址 523000 广东省东莞市松山湖科技产业园区大学路1号

  • 入库时间 2023-06-19 08:47:24

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