一种时空数据预测方法、系统、电子设备、存储介质

本申请属于一种预测方法，针对基于统计学原理和浅层机器学习模型进行时空数据预测的方法，存在难以捕捉空间相关性，难以挖掘非线性关系，以及长期预测效果不佳的技术问题，提供一种时空数据预测方法、系统、电子设备、存储介质，获取时空数据并进行特征提取，输入至时空数据预测模型完成预测，时空数据预测模型采用结合脉冲神经网络和U‑Net架构的注意力脉冲U‑Net，通过融合两种类型的注意力机制，能够显著提升学习效能。本申请的时空数据预测模型，通过相应的结构设计，能够有效处理高维度时空数据，提供精准的预测结果，特别是在集成了注意力机制的脉冲神经网络的加持下，模型性能可以得到进一步的提升。