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申请/专利权人：阿里云飞天(杭州)云计算技术有限公司
摘要：本发明实施例提供一种时序数据预测方法、设备、存储介质和程序，该方法包括：获取目标对象的第一历史时序数据和第二历史时序数据，将第一历史时序数据输入时序预测模型中，以确定目标对象在第二历史时间段的预测时序数据，以第二历史时序数据作为标签数据，根据预测时序数据和第二历史时序数据对时序预测模型进行训练，根据训练得到的时序预测模型对目标对象在未来设定时间段的时序数据进行预测。其中，时序预测模型中依次包括编码器、提供注意力机制的变换模块和解码器，变换模块提取自基于文本数据预训练的大语言模型。通过该方案，可以实现时序预测的效率和准确性。
主权项：1.一种时序数据预测方法，其特征在于，包括：获取目标对象的第一历史时序数据和第二历史时序数据，所述第一历史时序数据对应于第一历史时间段内不同时间片段的统计数据，所述第二历史时序数据对应于第二历史时间段内不同时间片段的统计数据，所述第二历史时间段晚于所述第一历史时间段，所述目标对象是设定对象集合中任一个；将所述第一历史时序数据输入时序预测模型中，以确定所述目标对象在所述第二历史时间段的预测时序数据，以所述第二历史时序数据作为标签数据，根据所述预测时序数据和所述第二历史时序数据，对所述时序预测模型进行训练，其中，所述时序预测模型中依次包括编码器、提供注意力机制的变换模块和解码器，所述变换模块提取自基于文本数据预训练的大语言模型。
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百度查询： 阿里云飞天(杭州)云计算技术有限公司 时序数据预测方法、设备、存储介质和程序
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