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基于深度学习的业务流程完成时间区间预测方法和系统

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的业务流程完成时间区间预测方法和系统,包括:步骤1:基于窗口长度进行前缀特征提取;步骤2:基于长短期记忆网络构建上下界预测模型;步骤3:基于越界惩罚建立损失函数;步骤4:对区间预测模型进行评价。本发明针对业务流程完成时间预测局限于单目标的点预测的现状,创新的完成了考虑不确定性的时间预测模型,为相关工作提供了基础。

著录项

  • 公开/公告号CN112700065A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-04-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海交通大学;

    申请/专利号CN202110048933.8

  • 发明设计人 曹健;王池;钱诗友;

    申请日2021-01-14

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q10/06(20120101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构31236 上海汉声知识产权代理有限公司;

  • 代理人胡晶

  • 地址 200240 上海市闵行区东川路800号

  • 入库时间 2023-06-19 10:43:23

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-11

    授权

    发明专利权授予

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