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公开(公告)号:CN119357705A
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202411919038.9
申请日:2024-12-25
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F18/22 , G06N5/022 , G06F123/02
Abstract: 本申请适用于计算机技术领域,提供了一种时序预测方法、时序预测装置、电子设备。该方法包括:获取目标对象的历史时序数据;从至少两个时序数据样本中,确定与所述历史时序数据匹配的K个目标时序数据样本,K为大于零的整数;基于所述K个目标时序数据样本各自对应的专家指标集,确定与所述历史时序数据匹配的至少一个目标专家模型;所述专家指标集包括:M个专家模型与性能指标之间的对应关系,所述性能指标表征对应专家模型在对对应的时序数据样本进行时序预测时的性能,M为大于1的整数;基于所述历史时序数据和各目标专家模型,预测所述目标对象在当前时刻之后的目标时间段的目标时序数据。通过本申请可提高时序预测准确性。
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公开(公告)号:CN118821614A
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202410994647.4
申请日:2024-07-23
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06F123/02
Abstract: 本申请提供一种基于时间序列文本数据的预测方法、装置及设备,该方法包括:获取目标时间序列文本数据,目标时间序列文本数据包括多个文本数据项;获取参考周期集合,参考周期集合包括多个参考周期;针对每个参考周期,基于该参考周期将目标时间序列文本数据划分为多个目标文本片段,目标文本片段包括处于同一参考周期的多个文本数据项;基于多个目标文本片段生成多个目标文本子集,该目标文本子集包括每个目标文本片段中处于同一位置的文本数据项;将每个参考周期对应的多个目标文本子集输入给目标预测模型,由目标预测模型输出第一未来时间点的预测属性值。通过本申请技术方案,文本子集充分体现时序信息,能够充分利用时序信息实现预测。
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公开(公告)号:CN118014108A
公开(公告)日:2024-05-10
申请号:CN202211370606.5
申请日:2022-11-03
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明属于智能交通技术领域,公开了一种行程时间预测方法、设备及存储介质。本申请在进行行程时间预测时,首先会根据目标行程所属区域的路网数据构建维诺图,而维诺图以连续多边形表征空间结构,这种结构天然地引入了空间近邻的先验知识,相比常规的方格和六边形表征方法更符合实际空间结构,其后会将表征目标行程所属区域的区域交通特征及空间特征的区域标记数据映射至维诺图中,使得映射后的维诺图中的数据能够体现空间分布的结构性和异质性,之后再对映射后的维诺图进行特征提取,保证预测时所使用的交通特征数据及空间特征数据进行时间预测与实际更贴合、表征更加准确,从而提高了时间预测的准确性。
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公开(公告)号:CN117308984A
公开(公告)日:2023-12-29
申请号:CN202311246243.9
申请日:2023-09-25
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G01C21/34 , G06F18/214 , G06F18/23 , G01C21/20
Abstract: 本申请实施例提供了一种车辆行驶路径预测方法及存储介质,所述方法包括:基于未驶入预警区域的目标车辆的卡口过车数据,获得目标车辆在预警区域外的外部行驶路径作为第一路径;在目标车辆历史出行中的外部行驶路径中查找与第一路径匹配的第二路径,并获得第二路径对应的内部行驶路径作为第三路径;对第三路径进行路线聚类得到可能路线;基于可能路线获得目标车辆在预警区域内行驶的预测路线;确定目标车辆到达预测路线上各卡口的预测时间得到预测路径。由于电子设备可以根据目标车辆的卡口过车数据,对目标车辆的行驶路径进行预测,所以即使无法获取GPS数据,也是能够预测行驶路径的,从而提高了预测车辆行驶路径的成功率。
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公开(公告)号:CN116204563A
公开(公告)日:2023-06-02
申请号:CN202211727120.2
申请日:2022-12-30
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06F17/16
Abstract: 本申请实施例提供了一种时序数据的数据质量评估方法、装置及电子设备,应用于数据挖掘术领域。该方法包括:获取目标时序数据;将目标时序数据划分为多个样本时序数据;其中,任一样本时序数据用于训练下游训练任务所训练的时序预测模型,每一样本时序数据包含第一数量个样本序列值,以及第二数量个预测序列值;每一样本时序数据中的预测序列值用于作为该样本时序数据中样本序列值的标注数据;基于各样本时序数据中样本序列值和预测序列值的缺失数量,确定目标时序数据针对下游训练任务的完整性评估结果;基于完整性评估结果,确定目标时序数据的数据质量评估结果。通过本方案,可以提高时序数据数据质量评估的准确性。
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公开(公告)号:CN115934805A
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202211729519.4
申请日:2022-12-30
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F18/22 , G06F17/18
Abstract: 本申请实施例提供了一种时间序列相似度确定方法、装置及电子设备,应用于数据挖掘技术领域。该方法包括:获取待确定相似度的第一时间序列和第二时间序列;分别对第一时间序列和第二时间序列的进行至少一组件类别的组件序列提取,得到第一时间序列的至少一第一组件序列,以及第二时间序列的至少一第二组件序列;针对至少一组件类别中的每一组件类别,确定属于该组件类别的第一组件序列与属于该组件类别的第二组件序列之间的组件相似度,作为该组件类别对应的组件相似度;基于至少一组件类别中的每一组件类别对应的组件相似度,确定第一时间序列与第二时间序列之间的相似度。通过本方案,可以提高时间序列相似度确定的准确性。
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