基于深度学习预测的业务资源动态优化配置方法及系统

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基于深度学习预测的业务资源动态优化配置方法及系统
申请号:CN202511299387
申请日期:2025-09-12
公开号:CN120822787A
公开日期:2025-10-21
类型:发明专利
摘要
本发明属于业务资源分配技术领域,提供了一种基于深度学习预测的业务资源动态优化配置方法及系统,获取多源数据,利用预定义的数据模板,对多源数据进行标准化处理;提取标准化处理后的多源数据的关键关联字段,按照业务逻辑构建数据图谱;提取数据图谱中的与资源调配关联的业务高峰数据,对业务高峰数据进行特征提取;利用预训练的深度学习模型,对提取的时序特征、关联特征和突发特征进行处理,预测目标时段的业务数据;根据预测的业务数据,按照预设的业务场景、资源类型和量化标准关系的映射规则库,确定各类资源的调配方案。本发明能够实现业务的准确预测,进而实现业务资源准确地优化配置。
技术关键词
深度学习预测 优化配置方法 构建数据图谱 深度学习模型 时序特征 企业资源计划 长短期记忆网络 动态 字段 优化配置系统 设备实时状态 资源分配技术 引入注意力机制 局部特征提取 设备运行数据 场景 逻辑