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申请/专利权人：电子科技大学长三角研究院(衢州);电子科技大学(深圳)高等研究院
摘要：本发明公开了一种基于重放的流式时空数据场景下的持续预测方法，旨在通过相互信息最大化来确保预测准确性和避免整体特征损失。该方法包括以下步骤：S1，采用时空混合机制融合当前数据与存放在回放池中观测数据；S2，采用时空SimSiam网络实现互信息最大化进行整体表示学习；S3，使用时空编码器从原始数据中学习潜在的隐藏特征，并将学习到的数据存储在回放池中；最后将学到的隐藏特征输入到时空解码器进行预测。本发明对流式时空数据场景下时空预测准确率高，使用了基于回放的技术，将历史数据融入到当前训练中，利用基于排名的最大干扰检索采样策略与时空混合机制有效地缓解了灾难性遗忘问题。
主权项：1.一种基于重放的流式时空数据场景下的持续预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，采用时空混合机制融合当前数据与存放在回放池中观测数据；S2，采用时空SimSiam网络实现互信息最大化进行整体表示学习；S3，使用时空编码器从原始数据中学习潜在的隐藏特征，并将学习到的数据存储在回放池中；最后将学到的隐藏特征输入到时空解码器进行预测。
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百度查询： 电子科技大学长三角研究院(衢州) 电子科技大学(深圳)高等研究院 一种基于重放的流式时空数据场景下的持续预测方法
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