公开(公告)号：CN117972387A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410117732.2

申请日：2024-01-29

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 邓丽珍 ,  余江坤 ,  朱虎

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明属于时间序列分析技术领域，公开了一种基于时域解耦增强的长时间序列预测方法，该方法通过预测模型实现，模型主要包括时间网络模块、增广网络模块、采样模块、融合加强模块，其中采样模块将长序列转化为时间子序列，获取更精细的特征信息，时间网络模块主要用于针对于整体的时间序列做粗预测处理，并为融合增强模块提供特征信息，增广网络模块将时间子序列做精细化处理，并将自身的特征信息传入到融合增强模块，融合增强模块接收来自子序列的细化特征与原有序列的特征信息做融合增强，并作为时间网络与增广网络模块的辅助解码输入，最终将时间网络与增广网络的输出结合作为预测输出，从而实现时空信息对齐，实现更加高效准确的预测能力。