摘要
本发明公开了一种基于大数据分析的区域产业趋势预测方法及系统,涉及数据处理技术领域,包括,S1:收集城市各个历史行业发展数据,对历史数据进行预处理;S2:构建包含多层Transformer架构的自注意力机制模型,利用预处理后的行业历史数据对模型进行训练,得到用于预测行业发展趋势的基础模型;S3:收集目标行业的特定数据,对目标行业的特定数据进行预处理,提取出专用型趋势数据,将训练好的基础模型作为迁移学习模型,本发明利用专用预测模型对行业发展进行预测,通过深度学习与迁移学习相结合,实现了行业发展预测的高效化和精准化,通过收集历史行业发展数据,提高了模型的泛化能力和场景适应性。
技术关键词
趋势预测方法
迁移学习模型
注意力机制
趋势预测系统
皮尔逊相关系数
堆叠层
数据收集模块
前馈神经网络
数据处理技术
基础
标签
处理器
计算机设备
分析模块
可读存储介质
存储器
训练集
系统为您推荐了相关专利信息
系统优化方法
特征金字塔
多模态
关键点特征
智能光线感应
公路桥梁
环境监测数据
车辆行驶状态
车辆行驶监测
智能分析系统
皮尔逊相关系数
电池历史数据
序列
电池寿命预测
训练预测模型
交叉注意力机制
位置编码单元
无人机避障系统
规划决策模块
编码模块