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Recurrent neural network-based artificial intelligence system for time series predictions

机译:基于经常性神经网络的时间序列预测的人工智能系统

摘要

At a network-accessible artificial intelligence service for time series predictions, a recurrent neural network model is trained using a plurality of time series of demand observations to generate demand forecasts for various items. A probabilistic demand forecast is generated for a target item using multiple executions of the trained model. Within the training set used for the model, the count of demand observations of the target item may differ from the count of demand observations of other items. A representation of the probabilistic demand forecast may be provided via a programmatic interface.
机译:在用于时间序列预测的网络可访问的人工智能服务中,使用多个时间序列的需求观察来训练经常性神经网络模型,以产生各种项目的需求预测。使用训练模型的多个执行来为目标项目生成概率性需求预测。在用于该模型的训练集中,目标项目的需求观察的计数可能与其他项目的需求观察的计数不同。可以通过编程界面提供概率性需求预测的表示。

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