一种基于多视图时间序列图结构的长期时间序列预测方法

本发明公开了一种基于多视图时间序列图结构的长期时间序列预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取多元时间序列数据，并对数据进行预处理，将预处理后的数据进行分片处理，通过分片处理后的数据得到份特征序列；步骤2、构建并训练预测模型MGTV，所述预测模型MGTV包括依次连接的局部交叉视图生成器、维度视图生成器和时间视图生成器；步骤3、将每份特征序列进行分割，平均分成份片段序列；步骤4、应用完成训练的预测模型MGTV得到份预测结果；步骤5、将份预测结果拼接后加权最终的预测结果。该方法提供了一种全新的时间序列预测模型MVTG，提升模型预测精度的同时，提高模型的运算速度。