一种基于聚类中心的CNN-LSTM时序预测模型的构建方法
基本信息
| 申请号 | CN202011080703.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112150209A | 公开（公告）日 | 2020-12-29 |
| 申请公布号 | CN112150209A | 申请公布日 | 2020-12-29 |
| 分类号 | G06Q30/02(2012.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 彭龙;黄炎焱;杜振华;华宇浩;张钊浩;宋雅杰;何新 | 申请（专利权）人 | 江苏慧宇诚智能装备研究院有限公司 |
| 代理机构 | 北京劲创知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 张铁兰 |
| 地址 | 210000江苏省南京市玄武区孝陵卫200号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于聚类中心的CNN‑LSTM时序预测模型的构建方法，具体涉及数学建模领域，具体构建步骤如下：S1、搜集样本数据；S2、数据预处理；S3、样本聚类；S4、建立CNN‑LSTM模型进行预测；S5、预测结果分析。本发明通过对药品销量数据进行聚类和建立CNN‑LSTM模型。聚类的目的是找到药品之间的关联，将相似度高的药品时序数据聚为一簇，然后基于聚类中心建立多个时序预测模型，同簇的药品用同一个模型进行预测，从而提高模型的适用性，增大了模型的应用范围。 |
