[發明專利]一種基于探測式深度網絡的時空大數據預測方法

在審

• 申請號: 201711339998.8
• 申請日: 2017-12-14
• 公開（公告）號: CN107944550A
• 公開（公告）日: 2018-04-20
• 發明（設計）人: 龍明盛;王建民;王韞博;黃向東
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司11002
• 代理人: 王瑩,李相雨

1.一種時空數據預測方法，其特征在于，包括：

將時空序列輸入訓練好的探測式卷積遞歸神經網絡模型，獲取預測結果；

其中，所述探測式卷積遞歸神經網絡模型由編碼器、預測器和探測器構成，所述編碼器、預測器和探測器分別由若干個卷積長短時間記憶單元構成，所述探測式卷積遞歸神經網絡模型的訓練方法包括：

S1，將時空序列的前K個時刻的空間數據輸入編碼器，獲取K+1時刻的空間數據預測值；將所述K+1時刻的空間數據預測值輸入預測器，獲取K+2至K+J時刻的空間數據預測值；

將所述時空序列的K+1至K+J-1時刻的空間數據輸入探測器，獲取K+2至K+J時刻的空間數據探測值；

S2，根據所述空間數據預測值、空間數據探測值和時空序列，應用損失函數計算所述預測器和探測器的輸出值與時空序列的差距；

S3，對所述模型進行優化并重復步驟S1和S2，直至所述差距滿足預設條件，獲取所述訓練好的探測式卷積遞歸神經網絡模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述編碼器由K組預測單元構成，所述預測器和探測器分別由J-1組預測單元構成，任一所述預測單元由若干層所述記憶單元構成；

任一所述記憶單元接收前一組預測單元中同一層記憶單元的記憶，并向后一組預測單元中同一層記憶單元發送所述任一記憶單元的記憶；

任一所述記憶單元的輸入為同一組預測單元中的前一層記憶單元的輸出。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，

所述編碼器的第K組預測單元中的記憶單元分別向所述預測器和探測器的第一組預測單元中同一層記憶單元發送記憶；

所述預測器和探測器的第一組預測單元中的記憶單元接收所述編碼器的第K組預測單元中同一層記憶單元發送的記憶；

所述編碼器的第m組預測單元中的底層記憶單元的輸入為所述時空序列中的m時刻的空間數據；m＝1，2，…，K；

所述探測器的第n組預測單元中的底層記憶單元的輸入為所述時空序列中的K+n時刻的空間數據；n＝1，2，…，J-1；所述探測器第n組預測單元的頂層記憶單元的輸出為K+n+1時刻的空間數據探測值；

所述預測器的第p組預測單元的底層記憶單元的輸入為K+p時刻的空間數據預測值；p＝1，2，…，J-1；所述預測器第p組預測單元中的頂層記憶單元的輸出為K+p+1時刻的空間數據預測值。