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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明公开了数据挖掘和人工智能领域的一种生存分析驱动神经点过程模型的事件预测方法，旨在解决现有技术中因模型假设的限制而无法同时对事件的发生和结束时间进行同时预测的技术问题。所述方法包括如下步骤：S1：基于随机过程理论，构造一个可同时建模多个时间变量的强度函数来表示事件发生和结束的概率；S2：将历史事件输入到神经网络模型中，通过神经点过程模型学习事件嵌入；S3：基于Transformer架构来捕获历史事件之间的复杂交互；S4：基于生存分析理论来建模事件动态持续的过程，得到模型的隐藏状态；S5：基于从网络中学习到的隐藏状态，通过采样算法得到最终事件的发生时间和结束时间的预测结果。与现有技术相比，本发明从同时建模事件的发生时间和结束时间的角度，建立了一种能建模事件动态持续过程的事件预测方法。
主权项：1.一种基于生存分析和神经点过程的事件预测方法，其特征是，包括如下步骤：基于随机过程理论，在已有的强度函数的概率定义的基础上构造一个可同时建模多个时间变量的强度函数；基于时序嵌入层，学习事件的嵌入；基于Transformer神经架构，捕获历史事件之间的复杂交互；基于生存分析理论，建模事件动态持续的过程，得到模型的隐藏状态；基于从网络中学习到的隐藏状态，通过采样算法得到最终事件的发生时间和结束时间的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 一种基于生存分析和神经点过程的事件预测方法
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