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摘要：本发明属于车联网群智感知系统的参与者选择技术领域，公开了一种车载用户信用度预测方法及系统。采用增强型PCA‑LSTM模型，结合主成分分析PCA降维和长短期记忆网络LSTM时间序列处理能力，对用户数据进行分析，利用边缘节点的分布式处理，预测用户的信用度；在数据处理过程中生成假名实现用户的匿名性和可追溯性。本发明更准确地预测车载用户信用同时保护了用户的隐私安全。
主权项：1.一种基于增强型PCA-LSTM模型的车载用户信用度预测方法，其特征在于，所述方法采用增强型PCA-LSTM模型，结合主成分分析PCA降维和长短期记忆网络LSTM时间序列处理能力，对用户数据进行分析，利用边缘节点的分布式处理，预测用户的信用度；所述方法在数据处理过程中生成假名实现用户的匿名性和可追溯性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军工程大学 一种车载用户信用度预测方法及系统
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