发明专利已授权

基于双向独立循环神经网络的序列预测模型的建立方法

📄 申请号：CN201910189813.2 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2019-03-13

申请人

西安理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_044

IPC 分类号

G06N3_044 , G06N3_048 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法循环神经网络深度学习

应用场景

自然语言处理, 语音识别, 机器翻译, 时间序列预测, 智能推荐

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摘要

本发明公开了基于双向独立循环神经网络的序列预测模型的建立方法，具体为：首先，采集信号或数据进行预处理，形成输入数据集，将输入数据集转换为矩阵形式，再对数据整体向后位移一位，构成所需预测的序列，之后将其转变为矩阵数据，分别形成训练集和测试集，之后再构建基于双向独立循环神经网络的序列对序列模型，进行训练，过拟合判断，最后利用预测模型来预测下一个采样点数据，利用当前预测数据作为下一个输入再次预测下一个采样点数据，循环n次预测出n个采样点数据获得未来数据。该方法可以基于更长的历史依赖数据来预测未来时间序列数据变化趋势，能够更好的发现时序信号或数据中各序列元素之间的依赖关系，获得更加精准的预测结果。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

朱砂七在制备抗真菌药物及其增效剂中的应用

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