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使用经训练的解码器模型来进行时间序列预测

摘要

本发明涉及一种进行时间序列预测以用于控制和/或监测计算机控制的系统、例如半自主交通工具的计算机实现的预测方法(900)。所述方法使用一个或多个观测状态的时间序列。状态包括多个交互对象的可测量的量的值。基于所述观测状态,例如根据编码器模型来确定所述多个对象的时不变隐特征的值。然后,使用解码器模型来预测至少一个接下来的状态。这涉及应用经训练的图模型以基于对象与其他对象的交互来获得第一预测贡献,以及应用经训练的函数以仅基于关于对象本身的信息来获得第二预测贡献。基于所预测的接下来的状态,生成输出数据以用于控制和/或监测计算机控制的系统。

著录项

  • 公开/公告号CN113902159A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 罗伯特·博世有限公司;

    申请/专利号CN202110684980.1

  • 发明设计人 C·布莱奥塔;S·齐舍;

    申请日2021-06-21

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/06(20120101);G06N20/00(20190101);G06N3/00(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构72001 中国专利代理(香港)有限公司;

  • 代理人浩路;刘春元

  • 地址 德国斯图加特

  • 入库时间 2023-06-19 13:35:32

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-07-11

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 专利申请号:2021106849801 申请日:20210621

    实质审查的生效

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