数字市场 专利库 短期泊位预测方法及系统
短期泊位预测方法及系统

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注：上述费用仅包含专利权利转让费用，不包含专利年费或因年费未及时缴纳产生的滞纳金、恢复费。专利年费是专利权人依照专利法规定，自被授予专利权的当年开始，在专利权有效期内逐年应向专利局缴纳的费用。由于出售的专利类型、专利年限以及专利权人是否满足国家费用减缓的条件均会影响具体年费金额，需根据购买专利的实际情况进行缴纳。缴纳年费以及滞纳金、恢复费需单独和平台顾问确认且不属于下单后加价行为，故无法适用保障。
专利申请号：
CN202110500097.2
专利类型：
发明专利
技术分类：
G06N3/006(2023.01)I
专利有效期：
2041-05-08
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专利信息
专利名称：短期泊位预测方法及系统
商品编号：5692870
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申请日期：2021-05-08
公开/公告号：CN113344168B
授权公告日/公开日：2023-04-28
申请/专利权人： 淮***院
发明/设计人： 张青***吴峥
主分类号：G06N3/006(2023.01)I
IPC分类号：G06N3/006(2023.01)I;G06N3/08(2023.01)I;G06Q10/04(2023.01)I;G06Q50/10(2012.01)I;G08G1/14(2006.01)I
说明书摘要免费下载摘要

本发明公开了一种短期泊位预测方法及系统，其中方法包括如下步骤：S100：获取一段时间内的泊位历史数据，并对泊位历史数据进行预处理获得有效泊位时间序列；S200：采用小波函数对有效泊位时间序列进行分解和多尺度重构，获得N+1个时间序列CN,D1,D2,…,DN；S300：将步骤S200中获得的N+1个时间序列作为BP神经网络的训练样本和测试样本，并利用优化算法来优化BP神经网络的权值和阈值，构建预测模型；S400：获取待测数据，将待测数据作为待测样本导入到预测模型中，得到N+1个时间序列上的预测值，并将各个时间序列上的预测值进行融合。根据上述技术方案的预测方法，预测模型收敛速度更快，不会陷入局部最优解，预测结果更准确。

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