用于高效预测建模的张量-核神经网络及其建模方法

用于高效预测建模的张量‑核神经网络及其建模方法，张量‑核神经网络包括：核函数映射模块，用于将输入数据非线性核映射得到高维数据；张量分解模块，对高维数据进行低秩重构，提取低维特征；深度神经网络，对提取的数据低维特征进行训练和预测，输出预测结果。损失函数，在模型训练过程中能够有效权衡重构误差和预测误差，提高模型的泛化能力。结合高斯径向基核函数非线性核映射，将非线性输入数据映射到高维特征空间，再通过CP分解方法对高维数据进行低秩重构；最终，通过深度神经网络对提取的低维特征进行训练和预测。本发明能够在高维数据建模中显著提升计算效率和预测精度；在减少计算复杂度同时保证了数据特征的准确提取和模型的高效训练。