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申请/专利权人：南京工业大学
摘要：本发明公开了一种基于改进ConvGRU的时空序列预测方法，属于机器学习领域。该方法包括：获取用于训练的图像序列数据，将获得的数据划分为训练集与测试集并对数据进行预处理；对ConvGRU进行改进，引入时空记忆，构建时空序列预测单元ST‑GRU；将ST‑GRU进行堆叠构建预测网络；利用训练集对网络进行训练，确定网络参数；将测试集输入训练好的网络模型中得到预测结果。本发明可弥补ConvGRU难以对长期时空依赖性进行建模的不足，相较于ConvGRU，带有时空记忆的ST‑GRU可以显著增强捕获时空序列时间以及空间相关性的能力。
主权项：1.一种基于改进ConvGRU的时空序列预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取图像序列数据集，将其划分为训练集和测试集，对数据集中的图像进行预处理，得到能够用于训练和测试预测网络的序列数据；步骤2、基于ConvGRU所使用的门控机制，在ConvGRU结构的基础上添加可以同时跨层并跨时间步传播的时空记忆，构建ST-GRU时空序列预测单元；步骤3、将多层ST-GRU单元堆叠，构建时空序列预测网络；步骤4、基于步骤1中获取的训练集对步骤3中搭建的预测网络进行训练，确定网络参数；步骤5、将步骤1中获取的测试集图像序列输入到训练好的预测网络，获得预测图像序列，并使用评价指标对预测结果进行评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工业大学 一种基于改进ConvGRU的时空序列预测方法
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