【CN109670277A】一种基于多模态数据融合与多模型集成的旅行时间预测方法【专利】
多模态数据融合模型
多模态数据融合模型1.引言1.1 概述概述部分的内容：多模态数据融合模型是一种通过结合多种不同类型的数据来进行综合分析和处理的模型。
在现实生活中，我们通常会面临各种各样的数据，如文本、图像、音频等等。
这些数据往往具有不同的表达方式和信息特征，如果能够将它们有效地融合起来，就可以获得更加全面和准确的信息。
因此，多模态数据融合模型成为了当前研究的一个重要方向。
多模态数据融合模型的发展离不开计算机科学和机器学习领域中的重要技术和方法。
通过将多种不同类型的数据进行有效的融合和集成，可以为各种任务和应用提供更加全面和深入的信息分析。
例如，在图像识别领域，多模态数据融合模型可以将图像的视觉特征和文本的语义信息相结合，从而提高图像的识别和理解能力。
在情感分析领域，多模态数据融合模型可以将音频的语音特征和文本的情感信息进行融合，从而更准确地识别和分析情感表达。
多模态数据融合模型在许多领域都具有广泛的应用。
例如，在医学领域，可以将医学影像数据、生理信号数据和临床文本数据进行融合，以辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。
在智能交通领域，可以将图像、视频、声音和语音等多种数据进行融合，以提高交通监控和交通管理的效能。
在智能语音助手领域，可以将语音输入数据和文本数据进行融合，以提高语音助手的识别和回答能力。
本文将对多模态数据融合模型进行全面的介绍和分析，包括其定义和背景、优势和应用领域等方面。
同时，将总结目前研究的进展和存在的问题，并探讨未来的发展方向。
通过对多模态数据融合模型的深入研究和应用，相信可以为各种领域的数据分析和决策提供更加全面和准确的支持。
文章结构部分可以描述整篇文章的组织结构和各个章节的内容概要。
在本文中，文章结构可以按照如下方式进行描述：1.2 文章结构本文主要围绕多模态数据融合模型展开论述，并分为以下几个章节：第一章引言- 概述：介绍多模态数据融合模型的背景和意义，以及本文的研究目的。
- 文章结构：概括本文的章节组成和内容安排。
基于多模态数据融合的疾病诊断与预测研究
基于多模态数据融合的疾病诊断与预测研究近年来，随着医学技术的发展和多模态数据的广泛应用，基于多模态数据融合的疾病诊断与预测研究成为医学领域的热点之一。
本文将对该领域的研究进展进行综述，并探讨其在临床实践中的应用前景。
多模态数据融合是指将来自不同模态的医学影像数据（如CT、MRI、PET等）和临床记录数据（如病历、生理参数等）进行整合和分析。
通过将不同来源的数据结合起来，可以增强疾病诊断和预测的准确性和可靠性。
疾病诊断是医学工作中的重要环节，对于精确、快速地确定疾病类型和病情程度具有至关重要的意义。
传统的诊断方法主要依赖于医生的临床经验和个人判断，存在主观性和不确定性较大的问题。
而基于多模态数据融合的诊断方法可以通过提取不同模态数据中的特征信息，结合机器学习和人工智能算法进行分析，从而实现自动化的疾病诊断。
例如，通过融合CT、MRI和PET等医学影像数据，可以获取更全面、准确的疾病信息，辅助医生进行诊断决策。
除了疾病诊断，多模态数据融合在疾病预测方面也有广泛的应用。
疾病预测是指通过分析患者的多模态数据，预测其未来发展情况和病情变化趋势，为早期干预和治疗提供科学依据。
例如，在帕金森病的预测中，可以通过融合临床记录数据（如运动功能评估、病史等）和运动学数据（如步态、手指运动等）来建立预测模型，准确预测患者的运动功能下降趋势，为个体化治疗方案的制定提供参考。
多模态数据融合的研究是一个复杂而多样化的领域，其中面临着许多挑战和问题。
首先，不同模态的数据具有差异性，包括数据格式、数据量和数据质量等方面。
因此，如何有效地将这些数据进行整合和分析是一个关键性的问题。
其次，数据的特征提取和选择对融合结果的影响巨大，需要借助机器学习和深度学习等方法来提高特征的表达能力。
此外，数据隐私和安全性也是一个重要的考虑因素，如何保护患者的隐私和数据安全成为研究者们关注的焦点。
尽管存在一些挑战和问题，基于多模态数据融合的疾病诊断与预测研究在医学领域具有广阔的应用前景。
多模态数据融合的分析与应用研究
多模态数据融合的分析与应用研究随着信息技术的不断发展，我们的世界变得越来越复杂，数据量也越来越庞大。
现在我们手头可用的数据都是来自许多不同来源的多模态数据，这些数据包括图像、声音、文本等。
如何对这些数据进行分析？又如何应用它们呢？本文将探究多模态数据融合的分析与应用研究。
一、什么是多模态数据融合多模态数据融合（multimodal data fusion）是指将来自不同传感器或不同模态的数据进行集成分析的方法。
这项技术旨在提高数据的可靠性和信息的丰富性。
多模态数据融合是一种数据科学中的交叉学科，核心问题是如何将来自多个传感器或不同模态的数据统一起来，以便进一步分析和应用。
这项技术是人工智能、机器学习、物联网等领域的重要组成部分，可应用于许多领域，如医学诊断、环境监测、车辆导航等。
二、多模态数据融合的方法在多模态数据融合中，有三种常见的方法：级联方法、平行方法和融合方法。
1. 级联方法在级联方法中，数据来自一个传感器，但需要经过多个处理步骤。
每个处理步骤仅关注数据的一部分，因此数据是“级联”形式。
例如，在人脸识别中，人脸图像需要先进行预处理、特征提取和特征匹配等多个步骤，最终得到人脸识别结果。
2. 平行方法平行方法是指将来自不同传感器或模态的数据在同一层级上进行分析。
例如，在医学影像诊断中，需要同时考虑 X 光或 CT 图像、超声图像和核磁共振图像等多种影像信息。
在这种情况下，平行方法可以将所有不同类型的图像作为输入，并在同一层级上进行分析，从而得到最终的诊断结果。
3. 融合方法融合方法是将来自不同传感器或模态的数据集中到一起，并对整个数据进行分析。
例如，在车辆导航中，可以将 GPS 定位、地图信息和车辆状态等数据融合起来，以便更好地确定车辆位置和导航路径。
三、多模态数据融合的应用多模态数据融合技术具有广泛的应用，以下是几个例子：1. 医疗诊断在医疗领域中，多模态数据融合有助于提高诊断精度和效率。
多模态数据协同感知的时空文旅可信服务模型
多模态数据协同感知的时空文旅可信服务模型-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容应该对文章主题进行简要介绍，引起读者的兴趣。
以下是一种可能的写作方式：在当今信息时代，人们对于旅游和文化体验的需求日益增长。
然而，随着科技的不断发展和进步，传统的文旅服务模式已经无法满足人们对于更高质量、多样化体验的期望。
因此，如何利用新兴技术来提升文旅服务的质量和可信度成为了一个重要的研究方向。
多模态数据协同感知作为一种新兴技术，可以通过融合多种传感器所产生的不同数据类型，实现对环境和用户行为的综合感知和理解。
这一技术的应用不仅可以为文旅行业提供更加精准、全面的数据支撑，还可以为用户提供更加个性化、符合需求的服务体验。
在本文中，我们将探讨多模态数据协同感知在时空文旅可信服务模型中的应用。
时空文旅可信服务模型是一种基于多模态数据协同感知的服务框架，它可以通过实时感知和分析大量不同类型的数据，为文旅行业提供有效的决策支持，从而提升服务质量和用户满意度。
本文将首先介绍多模态数据协同感知的概念和意义，然后深入探讨多模态数据协同感知的关键技术，包括传感器网络、数据挖掘和智能分析等。
接着，我们将详细介绍时空文旅可信服务模型的构建方法，包括数据采集、数据预处理、模型建立等步骤。
最后，我们将总结多模态数据协同感知的重要性，并展望时空文旅可信服务模型在未来的应用前景和研究方向。
通过本文的研究和讨论，我们希望能够为文旅行业的发展提供一种新的技术思路和方法，推动时空文旅可信服务模型的实践应用。
同时，我们也期待本文能够激发更多关于多模态数据协同感知和文旅服务模型的研究和探索，为人们提供更加优质、个性化的文旅体验。
1.2文章结构文章结构的内容应该包括以下几个方面：1.2 文章结构本文共分为引言、正文和结论三个部分，详细结构如下：1. 引言1.1 概述：介绍多模态数据协同感知的背景和意义，以及时空文旅可信服务模型的重要性。
1.2 文章结构：介绍本文的整体结构和各部分的主要内容。
多模态时间序列数据的序列建模与预测
多模态时间序列数据的序列建模与预测第一章：引言多模态时间序列数据是指包含多种类型的数据，如文本、图像、音频等，这些数据随着时间的推移而变化。
在许多领域，如社交媒体、医疗保健和交通等领域中，多模态时间序列数据的分析和预测具有重要意义。
本章将介绍研究背景、目的和意义，并提出本文的研究问题和方法。
第二章：相关工作本章将综述相关领域内关于多模态时间序列数据建模与预测的研究工作。
首先介绍传统的单一模态时间序列建模与预测方法，如ARIMA、LSTM等。
然后介绍基于深度学习技术的多模态融合方法，包括图像与文本融合、音频与图像融合等。
最后总结现有方法存在的问题，并指出本文要解决这些问题。
第三章：多模态时间序列数据建模在这一章中，我们将详细介绍如何对多模态时间序列数据进行建模。
首先介绍如何对单一类型的时序数据进行预处理和特征提取，并讨论不同类型时序特征的选择和处理方法。
然后介绍如何将多个类型的时序数据进行融合，包括特征融合和模型融合。
最后介绍如何使用深度学习模型进行多模态时间序列数据的建模，包括LSTM、Transformer等。
第四章：多模态时间序列数据预测在本章中，我们将讨论如何使用建立的多模态时间序列数据模型进行预测。
首先介绍预测问题的定义和评价指标，包括均方误差、平均绝对误差等。
然后介绍不同类型时序数据的预测方法，如文本生成、图像生成等。
最后介绍如何使用深度学习模型进行多模态时间序列数据的预测，并讨论不同类型时序数据对预测结果的影响。
第五章：实验与结果在本章中，我们将通过实验验证提出方法的有效性和性能。
首先介绍实验设置和评价指标，并选择适当的实验数据集进行验证。
然后对比不同方法在不同任务上的表现，并分析结果。
最后讨论实验结果中存在的问题，并提出改进方向。
第六章：应用与展望在本章中，我们将探讨多模态时间序列数据建模与预测在现实应用中可能遇到的问题和挑战。
首先介绍多模态时间序列数据在社交媒体、医疗保健和交通等领域中的应用案例。
基于集成学习的多模态数据融合方法研究
基于集成学习的多模态数据融合方法研究Introduction多模态数据融合是一种将来自不同传感器、不同来源的多个数据进行整合处理的技术。
集成学习是一种通过将多个基学习器进行组合，从而提高模型性能的机器学习方法。
本文将介绍基于集成学习的多模态数据融合方法。
Background多模态数据融合在许多领域有着广泛的应用，如语音识别、图像处理、医学图像分析等。
多模态数据融合技术将来自不同传感器、不同来源的多个数据进行整合处理，以提高模型性能，具有很大的应用前景。
而集成学习是一种流行的机器学习方法，该方法将多个基学习器进行组合，以提高模型的泛化能力。
Methodology在多模态数据融合过程中，通过将来自不同传感器、不同来源的数据进行融合，可以得到更多的信息。
在集成学习中，有多种基学习器可供选择，如决策树、神经网络、支持向量机等。
在基于集成学习的多模态数据融合方法中，首先需要将不同模态的数据进行处理，以便能够将它们组合成一个整体。
处理的方法可以是归一化、降维等预处理方法。
接下来，需要选择合适的基学习器进行训练。
在集成学习中，通常会采用多个基学习器进行训练，以提高模型的泛化能力。
基学习器可以是同质的，也可以是异质的。
同质的基学习器是指使用同一种学习算法得到的多个模型，异质的基学习器是指使用不同学习算法得到的多个模型。
在训练基学习器之后，需要将它们进行组合。
常见的组合方法有交叉验证、boosting、bagging等方法。
其中，boosting方法是一种通过给予错误样本更高的权重，以提高分类器在错误样本上的准确率的方法。
Bagging方法则是通过使用自举样本，以提高模型的稳定性。
Result and discussion基于集成学习的多模态数据融合方法可以提高模型的性能。
使用不同的基学习器，可以得到不同的结果。
在不同的应用场景下，需要根据实际需求选择合适的基学习器进行组合，以提高模型的泛化能力。
同时，需要对多个模型进行优化，以避免模型欠拟合或过拟合。
基于多模态数据的智能旅游推荐系统研究
基于多模态数据的智能旅游推荐系统研究摘要随着人们生活水平的提高和旅游需求的增加，智能旅游推荐系统成为了一个热门研究领域。
本文基于多模态数据，对智能旅游推荐系统进行了深入研究。
首先，对多模态数据进行了分析和处理，包括图像、文本和用户行为数据。
然后，提出了一种基于深度学习的多模态融合方法，用于将不同类型的数据进行融合和表示学习。
最后，设计并实现了一个智能旅游推荐系统原型，并通过实验验证了系统的有效性。
1. 引言随着互联网技术和人工智能技术的快速发展，人们在选择旅游目的地、景点、餐饮等方面面临着越来越多的选择。
传统的手工推荐方法已经无法满足人们个性化、精准化、高效化等需求。
因此，设计一种智能旅游推荐系统成为了亟待解决的问题。
2. 多模态数据分析与处理2.1 图像数据分析与处理在智能旅游推荐系统中，图像数据是一种重要的数据类型，可以用于识别和描述景点、餐饮等信息。
首先，对图像数据进行预处理，包括图像的去噪、尺寸统一等。
然后，使用卷积神经网络对图像进行特征提取。
最后，使用特征向量表示每个图像。
2.2 文本数据分析与处理文本数据是智能旅游推荐系统中另一种重要的数据类型，可以用于描述景点、餐饮等信息。
首先，对文本进行分词和去停用词处理。
然后，使用词嵌入模型对文本进行表示学习。
最后，使用特征向量表示每个文本。
2.3 用户行为数据分析与处理用户行为数据是智能旅游推荐系统中用户行为的记录信息。
首先，对用户行为数据进行预处理和清洗。
然后，在用户行为序列中提取关键特征，并构建用户行为向量。
3. 多模态融合方法在智能旅游推荐系统中融合多模态数据是一个关键问题。
本文提出了一种基于深度学习的多模态融合方法。
首先，在卷积神经网络和递归神经网络之间建立连接，并通过共享权重来实现多模态融合。
然后，使用深度学习模型对多模态数据进行联合训练和表示学习。
最后，使用学习到的特征向量进行推荐。
4. 智能旅游推荐系统原型设计与实现基于多模态数据的智能旅游推荐系统原型设计与实现是本文的重点。
基于交通数据融合技术的行程时间预测模型
基于交通数据融合技术的行程时间预测模型下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910123626.4
(22)申请日 2019.02.19
(71)申请人 南京邮电大学
地址 210023 江苏省南京市亚东新城区文
苑路9号
(72)发明人 邹志强 杨浩宇 吴家皋 蔡韬
王兴源
(74)专利代理机构 南京瑞弘专利商标事务所
(普通合伙) 32249
代理人 张耀文
(51)Int.Cl.
G06F 17/50(2006.01)
G06Q 10/04(2012.01)
(54)发明名称
一种基于多模态数据融合与多模型集成的
旅行时间预测方法
(57)摘要
本发明公开了一种基于多模态数据融合与
多模型集成的旅行时间预测方法，包括：多模态
数据预处理模块：从出租车GPS轨迹数据中根据
载客状态提取出租车行程数据；多模态数据分
析、特征提取与特征融合模块：从出租车轨迹数
据、天气数据、司机画像数据等领域分别提取相
应的特征子向量，并完成特征拼接；多模型集成
模块：分别建立梯度提升决策树模型和深度神经
网络模型，并使用决策树模型对以上模型的预测
结果进行集成。
本发明的旅行时间预测方法融合
了出租车轨迹数据、天气数据、司机画像数据等
多模态数据，充分提取与挖掘对旅行时间有影响
的因素，建立了基于决策树的集成模型，使得本
发明以较小的计算代价获得了较高的行程旅行
时间预测准确率。
权利要求书3页 说明书8页 附图3页CN 109670277 A 2019.04.23
C N 109670277
A
权 利 要 求 书1/3页CN 109670277 A
1.一种基于多模态数据融合与多模型集成的旅行时间预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
a.多模态数据预处理
采用行程提取算法对出租车轨迹数据进行预处理，提取出租车行程数据；
b.多模态数据分析、特征提取与特征融合
通过分析包括出租车行程数据、天气数据、司机画像数据的多模态数据，分别提取相应的特征子向量，将输入特征的离散特征使用独热编码，与其他连续型特征拼接构成特征子向量，完成特征拼接；
c.多模型集成
所述模型建立过程包括子模型建立和模型集成两部分：将描述行程的特征进行特定的处理，分别输入到梯度提升决策树模型和深度神经网络模型这两个子模型中，然后基于子模型的预测结果建立基于决策树的集成模型，最终使用该模型预测得到行程的旅行时间。
2.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据融合与多模型集成的旅行时间预测方法，其特征在于，所述行程提取算法具体包括：
输入：一辆出租车轨迹序列T＝{P1,P2,P3,...,P n}
输出：行程数据集
a1.对轨迹序列进行遍历，设置循环变量i从1到n-1，n表示轨迹点的总数，初始时i＝1，行程状态位为0；
a2.当P i的载客状态为1，跳转至a3，否则跳转至a4；
a3.当行程状态位为1时，跳转至a6，否则将P i记录为行程的起始点，行程状态位置1，跳转至a6；
a4.当行程状态位为1时，跳转至a5，否则跳转至a6；
a5.当P i+1载客状态位为1时当前行程记录完毕，将该行程计入行程数据集中，行程状态位置0，否则跳转到a6；
a6.执行i＝i+1；
a7.当i<n时，跳转至a2，否则完成行程数据集的提取。
3.根据权利要求2所述的一种基于多模态数据融合与多模型集成的旅行时间预测方法，其特征在于，所述b.多模态数据分析、特征提取与特征融合包括：
b1.分析出租车行程数据，提取行程空间特征：根据半正矢公式计算在地球上两点之间的大圆距离，进而提取曼哈顿距离和方位角，使用k-means方法进行空间聚类，将聚类后得到的类簇编号使用独热方式编码，构成空间特征子向量trip s；
b2.分析出租车行程数据，提取行程时间特征：分别提取行程出发时间的离散型周期性信息以及状态信息，构成时间特征子向量trip t；
b3.分析天气数据，提取天气特征：根据天气状况将天气划分为不同的等级，构成天气特征子向量trip w；
b4.分析司机画像数据，提取司机特征：获取驾驶出租车的司机画像信息，构成司机特征子向量trip d；
b5.将行程空间特征子向量、行程时间特征子向量、天气特征子向量与司机特征子向量进行拼接，并与该行程对应的旅行时间trip traveltime组成描述行程信息的完整特征向量：
2。