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公开(公告)号：CN116245015A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310026804.8
申请日：2023-01-09
Applicant: 四川通信科研规划设计有限责任公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及趋势预测方法技术领域，具体涉及基于深度学习的数据变化趋势预测方法及系统，趋势预测方法包括以下步骤：获取历史用户数量的数据样本，并划分为训练集和验证集；构建循环神经网络模型；选取平方差函数作为数据变换趋势预测的目标函数，确定所述循环神经网络模型的拟合程度；对所述目标函数进行优化计算；用所述训练集和所述验证集对所述循环神经网络模型进行训练，获取输入数据，并将所述输入数据输入至基于深度学习的数据变化趋势预测模型，得到预测结果。最终预测结果损失值较小，精度较高，系统预测性能相对与传统算法和人工预测有很大的提升，从而提升用户数量预测的准确性；且构建模式简单，数据输入即可得到结果。
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