摘要
本发明公开了一种基于多头自注意力机制的企业资产收益时序预测方法,包括:收集企业资产运营的相关数据;对相关数据进行预处理,获得预处理后的特征向量;将预处理后的特征向量转化为嵌入向量,对嵌入向量进行位置编码,将位置编码与嵌入向量相加获得模型输入向量;构建Transformer模型,将Transformer模型输入到多层感知机回归层,进行非线性映射到预测结果空间,构建企业资产收益时序预测模型;建立在线学习机制对企业资产收益时序预测模型进行微调,获得微调后的企业资产收益时序预测模型;获取待测企业资产运营的相关数据,输入到微调后的企业资产收益时序预测模型,获得企业资产收益时序预测结果。
技术关键词
时序预测方法
时序预测模型
注意力机制
资产
前馈神经网络
企业
Softmax函数
多层感知机
在线学习机制
数据
非线性
多任务
预测特征
矩阵
编码器
节点
索引
系统为您推荐了相关专利信息
充电负荷预测方法
时空深度学习
注意力机制
卷积模块
时间序列模型
空心板桥梁
时序预测方法
桥梁检测数据
时间滑动窗口
桥梁病害
多源图像融合
暗通道先验
直方图均衡化
水下图像处理技术
图像局部对比度
风速预测模型
风速预测方法
变量
多尺度
交互特征