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A Unified Deep Learning Model for Time Series Data Prediction

机译:用于时间序列数据预测的统一深度学习模型

摘要

An integrated deep learning analysis method is disclosed. An integrated deep learning analysis method according to an embodiment may include receiving time series data; Converting the time series data into a frequency domain to generate frequency data; Generating features corresponding to the time series data by using a plurality of first neural networks receiving time series data and a plurality of second neural networks receiving frequency data; Combining features generated corresponding to at least one output category; And based on the combined features, outputting result data of at least one output category.
机译:公开了一种集成的深度学习分析方法。根据实施例的集成深度学习分析方法可以包括:接收时间序列数据;以及将时间序列数据转换为频域以生成频率数据;通过使用多个接收时间序列数据的第一神经网络和多个接收频率数据的第二神经网络,生成与时间序列数据相对应的特征;组合对应于至少一个输出类别生成的特征;并且基于组合的特征,输出至少一种输出类别的结果数据。

著录项

  • 公开/公告号KR1021132180000B1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-05-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人

    申请/专利号KR1020180031088

  • 发明设计人 최재식;

    申请日2018-03-16

  • 分类号

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-21 10:58:46

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