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基于MOE架构的智能城市中枢数据融合计算模型训练方法、预警方法及设备 

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申请/专利权人:2022年第19届亚运会组委会;杭州城市大脑有限公司

摘要:本发明提供一种基于MOE架构的智能城市中枢数据融合计算模型训练方法及预警方法。该训练方法包括采集城市运行管理中涉及的多维度原始数据并进行预处理以构建多维度数据监测网络。获取每一维度数据监测网络在设定历史时间段内的多个样本的子维度数据以形成样本数据;对样本数据进行时序特征、空间特征以及事件关联特征提取;构建基于MOE架构的预警模型;基于所提取的样本数据的多个特征训练预警模型,确定各个专家模型的参数和门控网络权重偏置参数以形成城市事件预警模型,所述预警模型的输出为基于门控网络所动态分配的预测权重对多个专家模型进行加权融合后的结果。

主权项:1.一种基于MOE架构的智能城市中枢数据融合计算模型训练方法,其特征在于,包括:采集城市运行管理中涉及的多维度原始数据并进行预处理,基于预处理后的每一维度所包含的多个子维度数据构建对应的维度数据监测网络,所述多维度包括交通维度、环境维度以及安全维度;获取每一维度数据监测网络在设定历史时间段内的多个样本的子维度数据以形成样本数据;对样本数据进行特征提取,所述特征提取包括针对每一维度内各样本子维度数据的时序特征提取和空间特征提取,以及表征同一样本在多个维度之间关联关系的事件关联特征提取,所述事件关联特征指的是其中一个维度内一个或多个子维度对该样本在其它维度内子维度的关联关系;构建基于MOE架构的预警模型,所述预警模型包括与所提取特征相对应的多个专家模型和基于每一专家模型的输出为其动态分配预测权重的门控网络;基于所提取的样本数据的多个特征训练预警模型,确定各个专家模型的参数和门控网络权重偏置参数以形成城市事件预警模型,所述预警模型的输出为基于门控网络所动态分配的预测权重对多个专家模型进行加权融合后的结果。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 2022年第19届亚运会组委会 杭州城市大脑有限公司 基于MOE架构的智能城市中枢数据融合计算模型训练方法、预警方法及设备

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