一种基于图聚合模型的多元时序预测方法、系统、设备及介质
技术特征：
1.一种基于图聚合模型的多元时序预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于图聚合模型的多元时序预测方法，其特征在于，步骤3的具体过程如下：
3.根据权利要求1或2所述的一种基于图聚合模型的多元时序预测方法，其特征在于，步骤4的具体过程如下：
4.基于权利要求1至3任一项所述方法的一种基于图聚合模型的多元时序预测系统，其特征在于，包括：
5.一种基于图聚合模型的多元时序预测设备，其特征在于，包括：
6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时能够实现权利要求1-3任一项所述的一种基于图聚合模型的多元时序预测方法。
技术总结
一种基于图聚合模型的多元时序预测方法、系统、设备及介质，方法：将设定的时序数据样本输入编码层模块，捕获含有时间维度全局信息的时序数据样本；接着进行预处理，调整为序列变量信息；构建反映序列变量关系的图邻接矩阵；将序列变量信息作为图聚合模型GAM的初始输入特征矩阵，采用图邻接矩阵对初始输入特征矩阵中每个特征表示进行图卷积更新迭代，获取多级图结构，作为变量之间相关性的深度信息；利用图聚合模型GAM中的多头自注意力层，将各级图结构对输出序列的预测影响进行动态权重分配与聚合，获取对输出序列的精确预测；系统、设备及介质用于实现该方法；本发明具有增强模型预测准确性和有效提高对长期依赖关系的深层建模能力的优点。
技术研发人员：刘龙,罗清泉,张梦璇,张文博,方榉炫,常雅淇,姬红兵,谢家强,李浩生,刘希龙
受保护的技术使用者：西安电子科技大学
技术研发日：
技术公布日：2024/11/28
文档序号 :
【 40164180 】
技术研发人员：刘龙,罗清泉,张梦璇,张文博,方榉炫,常雅淇,姬红兵,谢家强,李浩生,刘希龙
技术所有人：西安电子科技大学
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
声 明 ：此信息收集于网络，如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们，我们会在第一时间删除
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