一种建筑水泥材料需求量预测方法

本发明提出一种建筑水泥材料需求量预测方法，涉及机器学习领域。本发明提出的筑水泥材料需求量预测流程包括收集建筑水泥材料相关数据，构建多模态信息结合模块，进行信息降维和升维操作，构建信息映射模块，构建频域LSTM模块，使用注意力机制进一步增强历史信息，利用全连接神经网络获得预测值。本发明提出的多模态信息结合模块能够对建筑水泥材料图像和时间序列数据两种模态的数据进行处理，以获得更加丰富的特征，频域LSTM模块则能够同时处理频域信息实部和虚部信息，在有效利用频域的全局视角和能量压缩特性的同时捕捉时间序列的关键模式和依赖关系，最后使用注意力机制进一步增强历史信息，从而提高方法预测的准确性。