摘要
本发明涉及数据分析、时空序列预测及多变量耦合建模技术领域,具体涉及一种考虑线路时空异质性的钢铁产品铁路运价耦合预测方法,包括:步骤1:基于因果检验方法判别影响运价加减成率的关键因素,建立数据文件;步骤2:提取时空异质性,在空间维度上,通过将运输线路的起讫点定义为离散分类变量,采用嵌入层编码的方式来表示运输线路的异质性影响,在时间维度上,利用循环编码和多层感知器技术生成核心向量作为模型参数进行输入,使模型参数具有时间相关性,用来识别相似的时段和区分不同的时段;步骤3:运价预测,得到最终的运价预测结果。本发明的优点是采用耦合预测框架和方法以进一步提高运价预测的机制可解释性和预测精度。
技术关键词
耦合预测方法
Sigmoid函数
Pearson相关系数
钢铁
序列
多层感知器
线路
状态更新
编码
矩阵
铁路
检验方法
核心
连续性
LSTM模型
周期性
非线性
变量
数据
参数
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估计方法
多尺度特征提取
车载人机交互
多层感知机
通道
继电保护装置
热分析模型
Pearson相关系数
相关系数算法
板卡功耗
呼吸功能康复训练装置
智能分析模块
时间序列分析技术
数据采集模块
光电容积描记传感器