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申请/专利权人：大连理工大学
摘要：本发明提供了一种基于时间序列块修复的长期时间序列预测方法及系统，属于时间序列预测技术领域。本发明引入Patch修复和Repatches特征提取，抵消Patch内部点与点之间语义和位置信息丢失的负面影响，使模型能够专注于时间块序列内部数据与不同时间块序列之间的依赖关系，增强了模型的信息聚合能力；在训练时间和GPU内存受限的情况下，本发明设计Patch让模型看到更长的历史序列，将多元时间序列数据划分为不同的通道进行RevIN操作，使时序数据输入分布更加平稳，显著提高模型预测性能。
主权项：1.一种基于时间序列块修复的长期时间序列预测方法，其特征在于，包括：S1、收集长期时间序列数据集并对所述长期时间序列数据集中的历史观测时间序列数据进行预处理；S2、将预处理后的历史观测时间序列分割为连续的多个时间块序列Patches，每个Patches由若干时间块Patch组成；S3、在连续的所有Patches中，对任一Patches中的各Patch内部的时间关系和局部语义信息进行重建，获得新的时间块Repatch；将各Repatch连接获得新的时间块序列Repatches；最终得到与所述Patches数量对应的多个Repatches；S4、对所有Repatches进行多头点积注意力机制处理，提取不同Repatches之间丰富的全局特征信息；S5、对得到的全局特征信息展平为一维形式；将一维形式的全局特征信息与输入的Repatches连接，得到一个与预期长度匹配的时间序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 一种基于时间序列块修复的长期时间序列预测方法及系统
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