基于多任务学习的近实时态势预测方法及装置

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基于多任务学习的近实时态势预测方法及装置
申请号:CN202410852581
申请日期:2024-06-27
公开号:CN118627641A
公开日期:2024-09-10
类型:发明专利
摘要
本申请涉及一种基于多任务学习的近实时态势预测方法及装置,该方法包括获取态势数据;对态势数据进行数据特征提取,得到对应的数据特征;将数据特征输入训练好的多任务学习模型,并利用训练好的多任务学习模型输出对应的态势预测结果。利用训练好的多任务学习模型,根据提取得到的数据特征输出对应的预测结果,且训练好的多任务学习模型能够捕获和利用不同任务间的内在联系,更全面的捕捉复杂系统或环境中的多维度信息,实现对于系统未来状态更加准确的态势预测。
技术关键词
多任务学习模型 态势预测方法 数据特征提取 时间序列特征 非易失性计算机可读存储介质 计算机程序指令 特征选择技术 学习算法 统计特征 特征提取器 特征提取模块 数据获取模块 处理器 分类器 控制系统 存储器 定义