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申请/专利权人：烟台大学
摘要：本发明涉及分布式人工智能和移动众包技术交叉技术领域，尤其是涉及一种基于LSTM的移动众包任务数据离线预测方法及系统。所述方法，包括获取移动众包平台的历史任务数据；对获取的历史任务数据进行清洗和预处理；构建基于LSTM的神经网络模型；利用历史任务数据对神经网络模型进行模型训练；利用训练好的神经网络模型进行任务价格预测。本发明通过有效处理长期依赖信息，LSTM模型显著提高了任务价格预测的准确性。这使得模型能够识别和利用数据中的时间序列模式，从而减少预测误差，并提供更可靠的决策支持。
主权项：1.一种基于LSTM的移动众包任务数据离线预测方法，其特征在于，包括：获取移动众包平台的历史任务数据；对获取的历史任务数据进行清洗和预处理；构建基于LSTM的神经网络模型；利用历史任务数据对神经网络模型进行模型训练；利用训练好的神经网络模型进行任务价格预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 烟台大学 一种基于LSTM的移动众包任务数据离线预测方法及系统
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