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申请/专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
摘要：本申请提供一种矩阵引导的可解释性时空集成预测方法、系统和电子设备，属于地理信息技术领域。在集成策略中为各基学习器设置时空嵌入模块，在每个时空嵌入模块设置空间嵌入分支和时间嵌入分支，先由各个时空嵌入模块采用非负矩阵分解的方式将基学习器各自的时空异质性集成权重分解成空间因子矩阵和时间因子矩阵的乘积，再通过空间嵌入分支对空间关联信息与空间因子矩阵之间的映射关系进行建模，通过时间嵌入分支对时间属性信息与时间因子矩阵之间的映射关系进行建模，然后对各个基学习器的输出特征进行整合得到集成预测结果。通过将矩阵分解和集成学习进行融合，以两个因子矩阵的求解过程为引导，实现空间异质性和时间非平稳性的协同精确表达。
主权项：1.一种矩阵引导的可解释性时空集成预测方法，其特征在于，包括：获取所有空间监测站点的监测值构成的样本的时空状态矩阵；以第一时空预测模型、第二时空预测模型、第三时空预测模型作为集成学习方法的基学习器，将所述时空状态矩阵分别输入所述基学习器，对应得到第一输出特征、第二输出特征、第三输出特征；通过集成策略整合所述第一输出特征、所述第二输出特征、所述第三输出特征，得到最终的集成预测结果；其中，所述集成策略设置有与各个基学习器相对应的、并行的时空嵌入模块，各个所述时空嵌入模块通过非负矩阵分解的方式将各个基学习器的时空异质性集成权重分解成空间因子矩阵和时间因子矩阵的乘积，每一个所述时空嵌入模块设置空间嵌入分支和时间嵌入分支；所述空间嵌入分支用于对监测站点的空间关联信息与所述空间因子矩阵之间的映射关系进行建模，所述时间嵌入分支用于对监测站点的时间属性信息与所述时间因子矩阵之间的映射关系进行建模，进而求解出所述时空异质性集成权重。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院地理科学与资源研究所 一种矩阵引导的可解释性时空集成预测方法和系统
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