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公开(公告)号：CN116579447A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202211636814.5
申请日：2022-12-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于分解机制和注意力机制的时间序列预测方法，属于时间序列预测领域，获取目标数据的历史数据，对历史数据进行预处理，将预处理过的历史数据输入到训练完成的时间序列预测模型中，得到预测序列；所述时间序列预测模型包括可逆标准化模块、时间序列分解模块、时间卷积网络、多头自注意力模块；本发明将时间序列分解模块、时间卷积网络和多头自注意力机制相结合，利用时间序列分解模块获取趋势信息和季节信息，利用多头自注意力机制获取注意力信息，合理设置时间卷积网络结构，实现了对历史时间序列关系的高效挖掘和预测，同时采用可逆标准化模块，增强了数据的分布一致性，能够很好的进行多变量时间序列预测。
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