发明专利 已授权

一种基于CGA融合模型的时间序列数据预测方法、装置

📄 申请号:CN202210169309.8 📄 发布日:2026/07/20

著录项目信息

申请日
2022-02-23
公开号
CN114565149A
公开日
2022-05-31
申请人
重庆邮电大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

金融风控, 能源负荷预测, 工业设备监测, 交通流量预测, 智能运维

摘要

本发明时间序列预测技术领域,具体涉及一种基于CGA融合模型的时间序列数据预测方法、装置及计算机设备;该方法包括:获取历史目标数据,对历史目标数据进行预处理,得到预处理后的历史目标数据;将预处理后的历史目标数据输入到构建好的CGA融合模型中,得到目标数据的时序预测结果,根据时序预测结果对未来的交通流量进行控制;本发明结合堆叠式和并行式融合了多通道多尺度卷积神经网络和门控循环单元网络,并且以残差的方式结合多通道多尺度卷积神经网络、门控循环单元网络和自回归模型,降低了模型的训练难度,并且避免了卷积结构和GRU结构导致的原始信息丢失,从而进一步提高预测精度。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20241220
✅ 授权
20220617
?? 实质审查的生效 :
20220531
📄 公开
¥17000.0
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:16 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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