摘要
本申请实施例提供了一种状态预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品,涉及人工智能技术领域。该方法包括:获取历史时间段内目标预测项的多个关联时间序列;对各关联时间序列的多个时间步中每一时间步进行时间编码和位置编码,得到各关联时间序列对应的编码时间序列;利用预先训练的状态预测模型,基于多个编码时间序列,获取在预测时间段内目标预测项的状态预测结果。该方法,提高了针对目标预测项的在预测时间段的状态的预测准确性。
技术关键词
序列
状态预测方法
特征提取模块
时间段
计算机程序产品
计算机设备
状态预测装置
卷积模块
融合特征
节点
人工智能技术
处理器
编码模块
可读存储介质
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
电池组运行状态
评价方法
灰色关联分析
序列
矩阵
数字网
设备标识信息
移动网络
SIM卡初始化
终端设备
蛋白质预测模型
底物相互作用
相互作用特征
底物分子
超网络
AMT变速箱
能量特征提取
BP神经网络
两侧对称布置
AMT控制器