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摘要：本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种基于LNM大数值模型的业务预测方法、装置及设备，其中，该方法包括：对内部历史业务数据和外部宏观、中观和微观的关联数据进行预处理及多尺度分解，得到长期趋势特征数据和短期波动特征数据；输入深度业务关联网络进行特征处理，得到第一综合特征数据；通过特征重要性评分和特征依赖关系分析，得到第二综合特征数据；输入融合多尺度门控预测的LNM大数值模型进行业务预测，得到业务预测结果；进行分布式学习，通过局部批评模块和局部参与模块进行迭代优化，得到目标业务预测模型，该方法实现了多维度特征的深度融合，提高了LNM大数值模型对数据特征的捕捉能力。
主权项：1.一种基于LNM大数值模型的业务预测方法，其特征在于，所述方法包括：对内部历史业务数据和外部宏观、中观和微观的关联数据进行预处理及多尺度分解，得到长期趋势特征数据和短期波动特征数据；将所述长期趋势特征数据和所述短期波动特征数据输入深度业务关联网络，通过板块关联层、高阶特征提取层和信息融合层进行特征处理，得到第一综合特征数据；对所述第一综合特征数据进行特征降维及优化处理，通过特征重要性评分和特征依赖关系分析，得到第二综合特征数据；将所述第二综合特征数据输入融合多尺度门控预测的LNM大数值模型，通过长期趋势预测单元和短期波动预测单元进行业务预测，得到业务预测结果；根据所述业务预测结果对所述融合多尺度门控预测的LNM大数值模型进行分布式学习，通过局部批评模块和局部参与模块进行迭代优化，得到目标业务预测模型。
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百度查询： 广东算法洞见科技有限公司 基于LNM大数值模型的业务预测方法、装置及设备
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