一种基于神经网络的异步多源时序数据的处理方法[发明专利]

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专利名称：一种基于神经网络的异步多源时序数据的处理方法专利类型：发明专利发明人：陈磊,季宇哲,杨云峰申请号：CN201810727873.0申请日：20180702公开号：CN109034375A公开日：20181218

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于神经网络的异步多源时序数据的处理方法，包括步骤：将异步多源时序数据分别输入到权重网络和偏移网络，权重网络用于分析异步多源时序数据源的权重，偏移网络用于计算异步多源时序数据的偏移；然后将权重网络和偏移网络处理后的时序数据进行加权运算，从而得到异步多源时序数据分析预测结果。本发明提供的神经网络实现，综合了自回归和卷积神经网络的特长，对处理异步时序数据提供了可行的解决办法，提高了对异步时序数据的分析预测结果；可以对不同的异步数据进行权重分配，不会导致由于样本太小导致的数据丢失或数据集膨胀过大。

申请人：丙申南京网络技术有限公司

地址：211800 江苏省南京市江北新区星火路10号人才大厦C座7楼

国籍：CN

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