基于时间序列的任务量预测方法、装置、电子设备及介质
基本信息
| 申请号 | CN202110892935.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113435587A | 公开（公告）日 | 2021-09-24 |
| 申请公布号 | CN113435587A | 申请公布日 | 2021-09-24 |
| 分类号 | G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06N7/00（2006.01）I;G06N3/00（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 胡文波;崔鹏 | 申请（专利权）人 | 北京瑞莱智慧科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京超凡宏宇专利代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 安卫静 |
| 地址 | 100082北京市海淀区中关村东路1号院8号楼16层B1801A-2 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种基于时间序列的任务量预测方法、装置、电子设备及可读存储介质，该方法在实现是先获取任务的历史时间序列数据；再建立神经网络；神经网络包括初始化层、随机微分方程层和预测层，所述的随机微分方程层中设置有随机微分方程；然后利用任务的训练数据集，训练所述的神经网络，以得到训练好的神经网络；再将任务的历史时间序列数据输入训练好的神经网络，通过神经网络获取未来数据的均值和方差，最后获取未来数据的预测区间。由于本发明通过随机微分方程层建立了均值和方差的联系，因此保证了均值和方差同时收敛至最优的值，获得了更加可靠的预测区间。 |
