一种基于时间序列块修复的长期时间序列预测方法及系统

本发明提供了一种基于时间序列块修复的长期时间序列预测方法及系统，属于时间序列预测技术领域。本发明引入Patch修复和Repatches特征提取，抵消Patch内部点与点之间语义和位置信息丢失的负面影响，使模型能够专注于时间块序列内部数据与不同时间块序列之间的依赖关系，增强了模型的信息聚合能力；在训练时间和GPU内存受限的情况下，本发明设计Patch让模型看到更长的历史序列，将多元时间序列数据划分为不同的通道进行RevIN操作，使时序数据输入分布更加平稳，显著提高模型预测性能。