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申请/专利权人：杭州电子科技大学
申请日：2024-06-06
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118296330A
主分类号：G06F18/20
分类号：G06F18/20;G06N3/0455;G06N3/084;G06N3/042;G06N3/0464;G06F123/02
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明公开了一种基于多视图时间序列图结构的长期时间序列预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取多元时间序列数据，并对数据进行预处理，将预处理后的数据进行分片处理，通过分片处理后的数据得到份特征序列；步骤2、构建并训练预测模型MGTV，所述预测模型MGTV包括依次连接的局部交叉视图生成器、维度视图生成器和时间视图生成器；步骤3、将每份特征序列进行分割，平均分成份片段序列；步骤4、应用完成训练的预测模型MGTV得到份预测结果；步骤5、将份预测结果拼接后加权最终的预测结果。该方法提供了一种全新的时间序列预测模型MVTG，提升模型预测精度的同时，提高模型的运算速度。
主权项：1.一种基于多视图时间序列图结构的长期时间序列预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取多元时间序列数据，并对数据进行预处理，将预处理后的数据进行分片处理，通过分片处理后的数据得到份特征序列；步骤2、构建并训练预测模型MGTV，所述预测模型MGTV包括依次连接的局部交叉视图生成器、维度视图生成器和时间视图生成器；步骤3、将每份特征序列进行分割，平均分成份片段序列；步骤4、应用完成训练的预测模型MGTV，将份片段序列分别输入局部交叉视图生成器、维度视图生成器、时间视图生成器中，将份片段序列经过三部分视图生成器的输出合并后使用RevIN提供的逆归一化方法逆归一化后得到预测结果，对份特征序列经过同样的操作得到份预测结果；步骤5、将份预测结果拼接后加权最终的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于多视图时间序列图结构的长期时间序列预测方法
免责声明
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