一种基于LSTM的移动众包任务数据离线预测方法及系统

本发明涉及分布式人工智能和移动众包技术交叉技术领域，尤其是涉及一种基于LSTM的移动众包任务数据离线预测方法及系统。所述方法，包括获取移动众包平台的历史任务数据；对获取的历史任务数据进行清洗和预处理；构建基于LSTM的神经网络模型；利用历史任务数据对神经网络模型进行模型训练；利用训练好的神经网络模型进行任务价格预测。本发明通过有效处理长期依赖信息，LSTM模型显著提高了任务价格预测的准确性。这使得模型能够识别和利用数据中的时间序列模式，从而减少预测误差，并提供更可靠的决策支持。