公开(公告)号：CN117520881A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311290474.X

申请日：2023-10-07

Applicant: 港珠澳大桥管理局 ,  浙江大学

Inventor： 景强 ,  董玮 ,  李书亮 ,  高艺 ,  黄家名 ,  胡诗韵 ,  蒋咪

IPC: G06F18/24 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及一种基于细粒度感知数据的天气预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，可用于人工智能技术领域。本申请能够实现提高天气预测准确率和效率。该方法包括：获取桥梁上的多个风速传感器的位置信息，和多个风速传感器采集的风速信息；对风速信息进行特征识别，得到对应的风速特征信息；将位置信息和风速特征信息输入至预先训练的风速预测模型，得到桥梁中各个位置的风速预测结果；根据桥梁中各个位置的风速预测结果，确定桥梁中各个位置的天气预测结果。

公开(公告)号：CN117118854A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202310696935.7

申请日：2023-06-13

Applicant: 浙江大学

Inventor： 胡诗韵 ,  杨小虎 ,  才振功

IPC: H04L41/147 ,  H04L41/16 ,  H04L67/568 ,  G06F18/241 ,  G06F18/15 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于概率增强模型的流行度预测方法、装置和介质，该预测方法首先收集内容的历史流行度数据，并对数据进行预处理，根据预处理后的数据构建时间序列数据集；然后基于深度学习构建概率增强模型，并使用时间序列数据集对概率增强模型进行训练，以获取训练好的概率增强模型；最后将连续的长度为N的流行度时序数据进行一阶差分及标准化处理后输入到训练好的概率增强模型中，以获取最终预测输出序列，并根据最终预测输出序列获取预测的流行度序列。本发明根据内容历史流行度特征预测相应内容未来的流行度，通过对分布末尾的极值和正常值分别进行模型的训练和预测，减小极值对模型训练带来的负面影响，提升流行度的预测效果。