基于stacking集成学习算法的时空数据预测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201811017900.1

申请日：

2018-09-03

公开(公告)号：

CN109145175A

公开(公告)日：

2019-01-04

发明(设计)人：

贾兴林

申请人：

申请人地址：

610041 四川省成都市高新区泰和二街333号12栋1单元5层503号

IPC主分类号：

G06F16909

IPC分类号：

G06Q1004 G06K962

代理机构：

成都点睛专利代理事务所(普通合伙) 51232

代理人：

李玉兴

法律状态：

公开

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2019-01-04	公开	公开
2019-01-29	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 16/909 申请日:20180903
2023-01-24	专利申请权、专利权的转移	专利申请权的转移 IPC(主分类):G06F 16/909 登记生效日:20230112 变更事项:申请人变更前权利人:四川佳联众合企业管理咨询有限公司变更后权利人:成都卡普数据服务有限责任公司变更事项:地址变更前权利人:610041 四川省成都市高新区泰和二街333号12栋1单元5层503号变更后权利人:610000 四川省成都市天府新区湖畔路北段366号1栋3楼1号

共 50 条

[1]

基于stacking集成学习算法的时空数据预测建模方法 [P].

贾兴林 .

中国专利 :CN109241227A ,2019-01-18

[2]

基于增量学习的时空流式数据预测方法 [P].

邓攀 ;

张琳 ;

贾晓丰 ;

刘岩 ;

汪慕澜 ;

赵宇 ;

刘俊廷 .

中国专利 :CN115938103B ,2024-06-18

[3]

一种基于深度学习的工控系统时空数据预测方法 [P].

陈晋音 ;

徐轩桁 ;

苏蒙蒙 ;

施朝霞 .

中国专利 :CN108664687A ,2018-10-16

[4]

基于时间引导的因果结构学习的城市时空数据预测方法 [P].

邓攀 ;

刘俊廷 ;

陈磊 ;

张瑾铭 ;

陈子曦 ;

赵宇 ;

庞双双 .

中国专利 :CN118643949B ,2024-11-01

[5]

基于时间引导的因果结构学习的城市时空数据预测方法 [P].

邓攀 ;

刘俊廷 ;

陈磊 ;

张瑾铭 ;

陈子曦 ;

赵宇 ;

庞双双 .

中国专利 :CN118643949A ,2024-09-13

[6]

基于双向网络的多种学习率下时空数据预测方法 [P].

贾琳 ;

周恒宇 ;

孟宪伟 ;

裴晓辉 .

中国专利 :CN117935535A ,2024-04-26

[7]

一种高效的参数共享城市时空数据预测方法 [P].

王培晓 ;

张恒才 ;

程诗奋 ;

陆锋 .

中国专利 :CN119398270A ,2025-02-07

[8]

基于深度学习的多光谱数据预测方法及系统 [P].

黄红花 ;

车礼东 ;

徐小茗 ;

汤志旭 ;

卢健 .

中国专利 :CN118964966A ,2024-11-15

[9]

基于深度学习的多光谱数据预测方法及系统 [P].

黄红花 ;

车礼东 ;

徐小茗 ;

汤志旭 ;

卢健 .

中国专利 :CN118964966B ,2025-03-21

[10]

基于stacking算法的山火风险预测方法 [P].

黄科 .

中国专利 :CN109447331A ,2019-03-08

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