基于LSTM的任务定价规律模型

来源 :中国高新区 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yanguangkai

【摘要】

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本文主要研究了通过拍照赢取酬金的任务定价问题,通过机器学习建立基于经验模型的任务定价方法.分别利用BP神经网络和基于LSTM的多层循环神经网络建立基于历史经验的定价模型

【作者】

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米硕孙瑞彬明晓赵汝程

【机构】

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山东科技大学电气信息系

【出处】

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中国高新区

【发表日期】

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2018年3期

【关键词】

：

LSTM BP神经网络任务定价回归

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本文主要研究了通过拍照赢取酬金的任务定价问题,通过机器学习建立基于经验模型的任务定价方法.分别利用BP神经网络和基于LSTM的多层循环神经网络建立基于历史经验的定价模型,对比发现基于LSTM的多层循环神经网络的定价模型效果显著优于传统BP神经网络.最后带入原未完成的任务数据,得出定价高于真实值,在一定程度上增大了任务完成的概率,进一步分析出定价规律及任务未完成原因.

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