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申请/专利权人：天津大学;天津安捷物联科技股份有限公司
摘要：本发明提供了一种用于多层级场景预测时间序列的方法，主要针对多层场景下聚合时间序列的长时序预测任务，算法为端到端的Encoder‑Decoder模型，采用多层框架，层数可根据场景的复杂程度进行调整。算法主要包括数据嵌入模块，季节趋势分解模块，频率分解模块，频率自适应注意力模块和对齐频率注意力模块。本发明采用上述的一种用于多层级场景预测时间序列的方法，能有效地解构聚合时间序列数据中交织的高低频分量，从而消除数据中不同频率之间周期模式的混沌纠缠，进而提高时间序列预测的准确性和效率。
主权项：1.一种用于多层级场景预测时间序列的方法，其特征在于，包括：将时间序列分别输入到解码器和编码器中；时间序列进入到解码器之前先经过第一数据嵌入模块处理后得到嵌入位置、时序信息的高维向量，将嵌入后的高维向量送入到编码器中输出高频分量；编码器上依次设置有第一频率分解模块、第一频率自适应注意力模块和第二频率分解模块；时间序列进入到编码器之前先通过季节趋势分解模块分解为趋势部分和季节性部分，趋势部分和季节性部分的后半部分将分别组成最终输入进解码器数据的前半部分以提供最近的历史信息，最终输入进解码器的数据的后半部分为要预测的数据，使用占位符进行占位，趋势部分组成的输入数据直接输入到解码器中，季节部分组成的输入数据先输入到第二数据嵌入模块，进行位置、时序信息的嵌入，得到嵌入后的高维向量，送入到解码器中，得到重构的时间序列；编码器上依次设置有第二频率自适应注意力模块、第三频率分解模块、对齐频率注意力模块、第四频率分解模块。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 天津安捷物联科技股份有限公司 一种用于多层级场景预测时间序列的方法
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