-
公开(公告)号:CN116957038A
公开(公告)日:2023-10-27
申请号:CN202310580227.7
申请日:2023-05-22
Applicant: 北京市大数据中心 , 太极计算机股份有限公司
IPC: G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F123/02
Abstract: 本公开提出了一种神经网络模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质,涉及深度学习技术领域,包括:获取训练数据集,其中,所述训练数据集中包含待预测城市在指定时期内的新增异常数据;将所述训练数据集输入至预先构建的预测模型中进行迭代训练,直至迭代次数达到预设阈值停止训练,其中,所述预测模型是CNN模型和双向长短期记忆模型融合构建的模型;基于预先选择的误差函数模型对所述预测模型进行评估,直至所述预测模型所对应的误差值满足预设条件,确定所述预测模型为训练完成的预测模型。由此,可以使得训练生成的预测模型能够对新增阳性人数进行预测,实现对数据时序特征的提取,同时实现对预测精度的提高,有助于对数据进行精确化管理。
-
公开(公告)号:CN117873783A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202410009947.2
申请日:2024-01-02
Applicant: 太极计算机股份有限公司
Abstract: 本申请提出一种社会数据的实时处理方法、装置、电子设备及存储介质,其中,方法包括:数据上传客户端基于传输控制协议向数据推送服务器发送数据上传请求,响应于数据推送服务器发送的数据上传响应信息,向数据推送服务器上传初始社会数据,基于互联网区前置机接收数据推送服务器传输的初始社会数据,并采用预设时间传输模式将初始社会数据推送至政务内网区服务器,从初始社会数据中获取待交换数据,对待交换数据进行数据校验处理,得到处理后社会数据,并将处理后社会数据存储至互联网基础数据库中,对待融合社会数据进行数据融合处理,得到融合处理后社会数据,解决现有技术中海量社会数据存储计算效率低,数据生产力较低的技术问题。
-