摘要
本发明提出了一种基于多维数据融合的教育平台及其教育方法。属于创新创业教育技术领域,所述方法包括:获取数据源;提取出相关特征,形成特征向量并进行降维和融合;构建集成学习模型;通过长短期记忆网络架构,结合时间序列分析,对创业项目的未来发展趋势进行预测,并利用图神经网络对创业项目间的关联关系进行分析,识别潜在的风险传播路径;生成个性化的教学资源和建议。本发明通过LSTM‑GNN双引擎驱动,不仅解决了传统教育方法中动态预测与风险关联分析的瓶颈问题,还实现了从数据融合到决策支持的端到端优化,为创业教育提供了兼具前瞻性、精准性和可解释性的技术支撑。
技术关键词
教育方法
集成学习模型
长短期记忆网络
深度LSTM网络
深度神经网络架构
时间序列分析技术
编码器
创新创业教育
引入注意力机制
数据采集方式
学习器
可视化工具
机器学习算法
学生
风险
统计方法
时序特征
系统为您推荐了相关专利信息
时间序列预测方法
正交变换
矩阵
运动向量信息
多模型协同
集成学习算法
朴素贝叶斯模型
集成学习模型
拉格朗日乘子法
地质灾害风险
智能电网优化
调度系统
长短期记忆网络
长短期记忆单元
高斯混合模型
数字孪生模型
控制策略
智能分析算法
深度学习算法
模型预测控制算法