公开(公告)号：CN118115194A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410245860.5

申请日：2024-03-04

申请人： 山东师范大学

发明人： 曹见飞 ,  王东超 ,  张宝雷 ,  冯永玉 ,  刘伟

IPC分类号： G06Q30/0201 ,  G06Q30/0202 ,  G06Q30/0645 ,  G06Q50/16 ,  G06F17/18 ,  G06N3/04 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

摘要： 本发明公开了一种基于人工神经网络改进GWR的租房价格空间变异预测方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括：从数据库中获取房屋租赁数据，基于所述房屋租赁数据构建房价模型；通过所述房价模型建立GWR模型，并将所述GWR模型融入人工神经网络中构建预测模型；对所述预测模型利用地理加权激活函数和梯度下降算法进行模型优化；获取实时房屋租赁数据输入至优化后的预测模型中得到租房价格空间异质性变异预测结果。本发明考虑到AGWNN预测模型继承了GWR的所有特性，借助GWR进行带宽优选，节省大量计算资源和时间，通过继承ANN与GWR的全部功能特性，不仅显著提高了空间异质性的重建能力，同时获得了更好的预测性能。

公开(公告)号：CN118114203A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410245092.3

申请日：2024-03-04

申请人： 山东师范大学

发明人： 王东超 ,  曹见飞 ,  张宝雷 ,  冯永玉 ,  刘伟

IPC分类号： G06F18/27 ,  G06F18/214 ,  G06N3/04 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种自适应地理加权人工神经网络模型的PM2.5预测方法及系统，涉及空间数据分析技术领域。具体包括：数据获取步骤：获取待测区域的历史PM2.5数据集，并将历史PM2.5数据集划分为训练数据集和测试数据集；构建AS‑GWNN模型步骤：构建AS‑GWNN模型的网络架构，包括输入层、隐藏层、输出层；训练步骤：将训练数据集输入到AS‑GWNN模型的网络架构中，得到训练后的AS‑GWNN模型；测试步骤：将测试数据集输入到训练后的AS‑GWNN模型中得到预测的PM2.5值。本发明解决了机器学习技术忽略空间数据固有的空间非平稳性，以及考虑空间非平稳性的回归模型缺少非线性拟合能力的问题。