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公开(公告)号：CN115099156A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210832277.5
申请日：2022-07-14
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种多元时间序列预测方法，包括如下步骤：获取要预测的多元时间序列；分别计算消除噪声数据的多元时间序列的关系矩阵、因果矩阵和动态距离矩阵；将上述得到的三个矩阵输入阈值函数，得到三个对应关系的最终矩阵；用CNN提取多元时间的节点特征；使用GAT对节点特征使用注意力机制；使用inter‑attention对不同的图结构使用注意力机制；使用异构图融合注意力机制结果得到最终的预测结果。多元时间序列预测方法是融合图结构，多关系，注意力机制于一体的算法，具有较好的应用效果，适合于时间序列的预测，可以广泛应用在金融、农业、工业等。
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