面向复杂场景的小样本时序数据外推分析方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种面向复杂场景的小样本时序数据外推分析方法和系统，包含：通过使用深度学习算法来自动地从数据中提取有用的特征，从而减少了人工特征选择的工作量，并提高了预测精度

【技术实现步骤摘要】
面向复杂场景的小样本时序数据外推分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及时序数据预测领域，尤其针对复杂场景下小样本的时序数据外推方法
。

技术介绍

[0002]时序数据是指记录在不同时间点上的数据，通常具有明显的时间顺序
。
在现代应用中，时序数据越来越常见，它广泛应用于各个领域，如金融
、
医疗
、
气象等
。
时序数据的特征是包括趋势
、
季节性
、
周期性和随机性等多种因素，这些特征使得时序数据变得极其复杂
。
时序数据的外推和分析对于许多实际问题至关重要
。
例如，股票价格的预测可以帮助投资者做出决策，气温变化的预测可以帮助农民制定合理的种植计划，医学领域的时序数据分析可以帮助医生诊断疾病和给出治疗方案
。
同时，时序数据的处理也是一个挑战
。
由于时序数据本身的复杂性，加之时序数据获取途径往往包含噪声干扰等因素，时序数据往往存在缺失值
、
异常值等问题，这就需要对时序数据进行清洗和预处理
。
此外，时序数据的模型选择和参数调整也是一项挑战，需要充分考虑数据的特性
。
[0003]近年来，深度学习技术已经被广泛应用于时序数据外推和分析领域，并且在这些领域中取得了一系列出色的成果
。
其中，循环神经网络
(RNN)、
长短期记忆网络
(LSTM)
和卷积神经网络
(CNN)
等模型已经成为时序数据建模的主流方法
。
例如，
RNN
通过引入循环结构来处理变长的序列数据，可以捕捉到序列之间的时间依赖关系，是一类常用的神经网络模型
。
但是，在传统
RNN
处理长序列数据时会出现梯度消失和梯度爆炸问题，限制了其在实际中的应用
。
为了解决这个问题，
LSTM
作为
RNN
的一个变种被引入，专门用于解决传统
RNN
在处理长序列数据时出现的梯度问题
。LSTM
通过引入门控机制来控制信息的流动，从而实现了长序列建模的目的
。
这些深度学习模型在时序数据预测
、
分类
、
分割等任务中都表现出了优秀的性能和准确性
。
另外，近年来基于深度学习技术的集成学习和迁移学习等方法也被广泛应用于时序数据分析中，提高了模型的性能和泛化能力
。
[0004]然而，在复杂场景下，训练数据具有多样性和复杂性
。
现有方法在处理单一干扰或简单组合干扰的情况下效果良好
。
但是，对于更加复杂的组合干扰场景下的时序数据预测，这些方法通常无法满足要求，因为多个干扰变量之间的相互作用非常复杂
。
在实际应用中，由于干扰场景不同，单一模型之间存在巨大的差异，因此如何选择和集成适当的个体模型，是一个非常关键的问题
。
目前，常用的集成学习方法包括
Bagging、Boosting、Stacking
等，但这些方法都存在一些缺陷，例如易受噪声干扰
、
过度拟合
、
计算复杂度高等
。
同时，在复杂的组合干扰场景下，小样本时序数据预测面临的问题包括数据分布不均
、
噪声干扰
、
特征提取困难等
。
因此，在实际应用中，需要根据具体场景选择合适的模型和方法，并进行充分的验证和测试，从而保证预测结果的准确性和可靠性
。
此外，在处理时序数据时，还需要注意特征选择
、
模型参数调整和数据预处理等问题，这些需要结合领域知识和数据科学技术进行处理和分析
。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种面向复杂场景下小样本时序数据外推和分析系统，其主要包含以下模块：数据预处理模块
、
特征提取模块
、
模型选择模块
、
集成学习模块
、
迁移学习模块以及评估和优化模块
。
[0006]其中，数据预处理模块用于对原始数据进行清洗
、
去噪
、
填充缺失值等操作，以提高数据的质量和稳定性
。
特征提取模块通过使用深度学习算法来自动地从数据中提取有用的特征，从而减少了人工特征选择的工作量，并提高了预测精度
。
集成学习模块通过将多个不同的模型进行组合，以提高预测结果的准确性和鲁棒性
。
迁移学习模块利用已有的相关领域数据和知识，在相似或相近领域快速迁移模型，提高了模型训练的效率和精度
。
最后，评估和优化模块用于对模型进行评估和优化，以满足实际应用的需求
。
[0007]具体来说，本专利技术提出了一种面向复杂场景的小样本时序数据外推分析方法，其特征在于，包括：
[0008]系统初始步骤，构建包括时序数据采集设备和控制端的物联网，该时序数据采集设备用于采集时序数据，该控制端内设有特征提取模块
、
集成学习模块和迁移学习模块；
[0009]模型训练步骤，获取已标记预测结果标签的时序数据作为训练数据，该特征提取模块提取该训练数据的时序特征；集成学习模块根据该训练数据的应用场景，根据集成策略结合多个场景下的个体外推模型，得到集成外推模型；迁移学习模块利用该应用场景下的数据知识，对该集成外推模型进行迁移学习，得到迁移模型；将该训练数据输入该迁移模型得到外推结果，并结合该预测结果标签构建损失函数用于训练更新该特征提取模块
、
集成学习模块和迁移学习模块，将训练完成后该迁移学习模块得到的迁移模型作为数据外推分析模型；
[0010]时序数据外推步骤，该控制端接收该时序数据采集设备采集的时序数据作为待外推数据，通过训练完成后的该特征提取模块提取该待外推数据，得到待外推特征，并将其输入该数据外推分析模型，得到该待外推数据的外推结果
。
[0011]所述的面向复杂场景的小样本时序数据外推分析方法，其特征在于，该控制端对该时序数据采集设备采集的时序数据进行预处理，并将预处理后的数据作为待外推数据；其中预处理包括：数据清洗
、
数据去噪和填充缺失值
。
[0012]所述的面向复杂场景的小样本时序数据外推分析方法，其特征在于，该特征提取模块，用于从时序数据中提取用于数据分析时序特征，该特征提取模块包括：
[0013]模型选择模块，根据不同的数据类型和任务选择适合的特征提取模型进行特征提取；
[0014]模型训练模块，通过对训练数据进行深度学习优化提取的特征表示
。
在训练过程中，特征提取模型逐本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种面向复杂场景的小样本时序数据外推分析方法，其特征在于，包括：系统初始步骤，构建包括时序数据采集设备和控制端的物联网，该时序数据采集设备用于采集时序数据，该控制端内设有特征提取模块
、
集成学习模块和迁移学习模块；模型训练步骤，获取已标记预测结果标签的时序数据作为训练数据，该特征提取模块提取该训练数据的时序特征；集成学习模块根据该训练数据的应用场景，根据集成策略组合多个场景下的个体外推模型，得到集成外推模型；迁移学习模块利用该应用场景下的数据知识，对该集成外推模型进行迁移学习，得到迁移模型；将该训练数据输入该迁移模型得到外推结果，并结合该预测结果标签构建损失函数用于训练更新该特征提取模块
、
集成学习模块和迁移学习模块，将训练完成后该迁移学习模块得到的迁移模型作为数据外推分析模型；时序数据外推步骤，该控制端接收该时序数据采集设备采集的时序数据作为待外推数据，通过训练完成后的该特征提取模块提取该待外推数据，得到待外推特征，并将其输入该数据外推分析模型，得到该待外推数据的外推结果
。2.
如权利要求1所述的面向复杂场景的小样本时序数据外推分析方法，其特征在于，该控制端对该时序数据采集设备采集的时序数据进行预处理，并将预处理后的数据作为待外推数据；其中预处理包括：数据清洗
、
数据去噪和填充缺失值
。3.
如权利要求1所述的面向复杂场景的小样本时序数据外推分析方法，其特征在于，该特征提取模块，用于从时序数据中提取用于数据分析时序特征，该特征提取模块包括：模型选择模块，根据不同的数据类型和任务选择适合的特征提取模型进行特征提取；模型训练模块，通过对训练数据进行深度学习优化提取的特征表示
。
在训练过程中，特征提取模型逐渐学习到各个层次的特征，并组合所有特征作为该特征提取模块最终的特征提取结果
。4.
如权利要求1所述的面向复杂场景的小样本时序数据外推分析方法，其特征在于，该控制端内还包括模型选择模块，用于为该特征提取模块
、
该集成学习模块该迁移学习模块提供深度学习模型
。5.
如权利要求1所述的面向复杂场景的小样本时序数据外推分析方法，其特征在于，该模型训练步骤中集成学习模块的训练过程包括：根据该应用场景的特点和数据样本分布，选择多个个体外推模型，对该训练数据的时序特征进行训练，得到各自的外推结果
Yi(i
＝
1,2,
…
,n)
；根据集成策略，将外推结果结合起来，得到综合外推结果
Y'
；根据该预测结果标签得到该综合外推结果
Y'
的预测效果，通过该损失函数调整个体外推模型和集成策略，更新该集成外推模型
。6.
如权利要求1所述的面向复杂场景的小样本时序数据外推分析方法，其特征在于，该迁移学习模块包括：以时序数据采集设备采集的时序数据作为真实数据集，在该真实数据集上训练一个新时序数据外推模型，获取该应用场景相关知识，通过将该集成外推模型的数据空间迁移学习到该新时序数据外推模型的数据空间，实现该集成外推...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱金彬，姚治成，
申请(专利权)人：中国科学院计算技术研究所，
类型：发明
国别省市：