摘要
本发明属于物联网设备时间序列预测领域,提供了一种面向多设备联邦动态图的多元时间序列预测方法及系统。为解决固定图结构无法识别变量之间的依赖关系发生改变而导致模型无法学习时间序列的正确模式的问题,面向多设备联邦动态图的多元时间序列预测方法利用全局图的信息和当前时间序列的局部信息来生成图结构,以建模时间序列之间依赖性的动态变化,能够提高多元时间序列预测精度。
技术关键词
时间序列特征
多元时间序列预测方法
时间序列预测系统
注意力神经网络
节点依赖关系
客户端
多设备
服务器
多头注意力机制
编码器
协作方法
节点特征
物联网设备时间
信息接收模块
参数
矩阵
系统为您推荐了相关专利信息
雷电预警方法
电场强度数据
卷积神经网络提取
校正算法
时间序列数据流
数据安全管理系统
备份
分布式任务调度框架
子模块
分布式存储架构
电网运行状态
时间序列特征
负荷
信号
门控循环单元
智能评估方法
模糊层次分析
孤立森林算法
动态
电气系统
分析管理系统
关键词
节点
信息采集模块
信息处理模块