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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了可持续学习的集装箱提箱序列预测方法、系统和存储介质。所述方法包括以下步骤：执行集装箱历史数据采集操作；对采集到的集装箱历史数据执行数据清洗过程；将经过清洗的模型输入数据送入训练算法中，进行宽度学习系统模型训练操作，得到训练完成的宽度学习系统模型；当需要对新的集装箱进行堆存时间预测时，获取该集装箱的属性参数信息输入到训练完成的宽度学习系统模型中，输出该集装箱的预测堆存时间；基于可持续学习的增量学习算法，不断基于新的集装箱历史数据更新模型，提升性能，以适应新的数据和变化的业务需求。本发明利用了集装箱历史数据，通过统计学方式从数据中挖掘与堆存时间相关的特征，无需提箱序列预测的先验知识。
主权项：1.可持续学习的集装箱提箱序列预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、执行集装箱历史数据采集操作，集装箱历史数据包括每个集装箱的历史堆存时间以及与集装箱关联的属性参数信息；S2、对采集到的集装箱历史数据执行数据清洗过程，获得经过清洗的模型输入数据；S3、将经过清洗的模型输入数据送入训练算法中，以此进行宽度学习系统模型训练操作，最终得到一个训练完成的宽度学习系统模型；S4、当需要对新的集装箱进行堆存时间预测时，首先获取该集装箱的属性参数信息，然后将这些信息输入到训练完成的宽度学习系统模型中，宽度学习系统模型将处理这些输入信息，并输出该集装箱的预测堆存时间，根据该集装箱的预测堆存时间得到集装箱的提箱序列；S5、基于可持续学习的增量学习算法，不断基于新的集装箱历史数据更新模型，更新模型后，返回步骤S4中等待下一次对新的集装箱进行堆存时间预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 可持续学习的集装箱提箱序列预测方法、系统和存储介质
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