一種基于聚類中心的CNN-LSTM時序預(yù)測模型的構(gòu)建方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202011080703.1 申請日 -
公開（公告）號 CN112150209A 公開（公告）日 2020-12-29
申請公布號 CN112150209A 申請公布日 2020-12-29
分類號 G06Q30/02(2012.01)I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 彭龍;黃炎焱;杜振華;華宇浩;張釗浩;宋雅杰;何新 申請（專利權(quán)）人 江蘇慧宇誠智能裝備研究院有限公司
代理機構(gòu) 北京勁創(chuàng)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 張鐵蘭
地址 210000江蘇省南京市玄武區(qū)孝陵衛(wèi)200號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于聚類中心的CNN?LSTM時序預(yù)測模型的構(gòu)建方法，具體涉及數(shù)學(xué)建模領(lǐng)域，具體構(gòu)建步驟如下：S1、搜集樣本數(shù)據(jù)；S2、數(shù)據(jù)預(yù)處理；S3、樣本聚類；S4、建立CNN?LSTM模型進行預(yù)測；S5、預(yù)測結(jié)果分析。本發(fā)明通過對藥品銷量數(shù)據(jù)進行聚類和建立CNN?LSTM模型。聚類的目的是找到藥品之間的關(guān)聯(lián)，將相似度高的藥品時序數(shù)據(jù)聚為一簇，然后基于聚類中心建立多個時序預(yù)測模型，同簇的藥品用同一個模型進行預(yù)測，從而提高模型的適用性，增大了模型的應(yīng)用范圍。??