一种传感器多变量时间序列数据多步预测模型及方法

本发明提出一种传感器多变量时间序列数据多步预测模型及方法，在编码器和解码器的输入层后使用数据分段嵌入；编码器和解码器中均采用两阶段的注意力模块，即跨时间注意力模块和跨变量注意力模块，分别捕获时间和变量间的依赖性；在解码器中加入预测型注意力范式。本发明的方法从时间序列数据不同维度特征角度，充分提取多变量序列的时间和变量间的依赖性，使用预测型注意力范式指导模型的预测，在传感器多变量时间序列数据多步预测任务中捕获其他序列对目标序列的影响，显著提高预测精度。