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。 |
