摘要
本发明实施例提供一种时序数据预测方法、设备、存储介质和程序,该方法包括:获取目标对象的第一历史时序数据和第二历史时序数据,将第一历史时序数据输入时序预测模型中,以确定目标对象在第二历史时间段的预测时序数据,以第二历史时序数据作为标签数据,根据预测时序数据和第二历史时序数据对时序预测模型进行训练,根据训练得到的时序预测模型对目标对象在未来设定时间段的时序数据进行预测。其中,时序预测模型中依次包括编码器、提供注意力机制的变换模块和解码器,变换模块提取自基于文本数据预训练的大语言模型。通过该方案,可以实现时序预测的效率和准确性。
技术关键词
时序预测模型
时序数据预测方法
对象
时间段
非暂时性机器可读存储介质
令牌
分布特征
位置编码器
历史统计数据
注意力机制
处理器
解码器
语义
电子设备
计算机程序产品
模块
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样本
航天器控制系统
多源信息融合
核心
故障识别方法
装备
数字孪生系统
材料微观结构变化
信息预测方法
数字孪生模型
查询处理方法
计算机可执行指令
标签
处理器
界面