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公开(公告)号：CN116911907A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310654251.0
申请日：2023-06-05
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q30/0202 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面向重大事件预警的时空数据模式识别方法，涉及商业预测领域包括，利用特征嵌入层编码时序销量信息与事件相关协变量信息和商品画像；利用波动注意力模块检测和提取重大事件导致的异常时序波动；利用并行注意力流模块挖掘重大事件信息与业务信息与销量共同变化的模式；结合提炼的时序异常波动权重与的协变量事件信息对销量序列做出预测和修正。本发明提供的一种面向重大事件预警的时空数据模式识别方法与现有技术相比，提出一个端到端的基于注意力机制深度学习框架ECAN，成功解决不确定性重大事件背景下的时空数据模式识别与预测问题。
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