一種基于聚類中心的CNN-LSTM時序預測模型的構建方法
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）人 | 小圖智能科技（南京）有限公司 |
| 代理機構 | 北京勁創(chuàng)知識產權代理事務所（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時序預測模型的構建方法，具體涉及數(shù)學建模領域，具體構建步驟如下：S1、搜集樣本數(shù)據(jù)；S2、數(shù)據(jù)預處理；S3、樣本聚類；S4、建立CNN?LSTM模型進行預測；S5、預測結果分析。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測模型，同簇的藥品用同一個模型進行預測，從而提高模型的適用性，增大了模型的應用范圍。?? |
