公开(公告)号：CN106610980A

公开(公告)日：2017-05-03

申请号：CN201510690684.7

申请日：2015-10-22

Applicant: 日本电气株式会社

Inventor： 刘博 ,  杨文涛 ,  祁仲昂 ,  胡卫松 ,  刘晓炜 ,  邓敏

IPC: G06F17/30 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06F17/30241 ,  G06K9/6262 ,  G06K9/6267

Abstract: 提供了一种用于对时空序列数据进行分类/预测的设备，包括：接收单元，被配置为接收时空序列数据；建模单元，被配置为基于时空序列数据产生与地理上的异构性有关的权重参数，并基于所产生的权重参数构建用于分类/预测的模型；以及分类/预测单元，被配置为采用所构建的用于分类/预测的模型对时空序列数据进行分类/预测。还提供了一种用于对时空序列数据进行分类/预测的方法。本发明提出的地理加权极限学习机考虑到地理空间的异构性，能够提高对时空序列数据进行分类或预测的精度。

公开(公告)号：CN106610980B

公开(公告)日：2022-03-18

申请号：CN201510690684.7

申请日：2015-10-22

Applicant: 日本电气株式会社

Inventor： 刘博 ,  杨文涛 ,  祁仲昂 ,  胡卫松 ,  刘晓炜 ,  邓敏

IPC: G06F16/29 ,  G06K9/62

Abstract: 提供了一种用于对时空序列数据进行分类/预测的设备，包括：接收单元，被配置为接收时空序列数据；建模单元，被配置为基于时空序列数据产生与地理上的异构性有关的权重参数，并基于所产生的权重参数构建用于分类/预测的模型；以及分类/预测单元，被配置为采用所构建的用于分类/预测的模型对时空序列数据进行分类/预测。还提供了一种用于对时空序列数据进行分类/预测的方法。本发明提出的地理加权极限学习机考虑到地理空间的异构性，能够提高对时空序列数据进行分类或预测的精度。