基于跨模态数据融合的未知目标特征建模与需求预测方法

摘要

本发明公开了一种基于跨模态数据融合的未知目标特征建模与需求预测方法，包括：跨模态数据获取与预处理；构建描述跨模态的设施间关系的异构图结构；构造以未知目标设施为中心，其余节点为其他多模态设施的异构子图结构；采用关系图神经网络模型计算除中心节点以外的其他节点的高阶特征表示；提取未知目标设施的节点特征表示；提取时间相关性，将每个时间片段的目标设施的节点特征表示作为循环神经网络模型输入，预测未来目标设施的需求情况。本发明针对规划新建设施设备时，预测新设施可能效益的需求，融合现有相关的多种类设施设备数据，构造所规划的目标设施的特征表示形式，建立一种未知目标特征建模方法，并能应用于后续的时序需求预测任务。