基于全局注意力和局部注意力的小样本长时序预测方法和系统

本发明提供了一种基于全局注意力和局部注意力的小样本长时序预测方法和系统，包括：首先，采用全局注意力，通过对长序列和短序列进行快速傅里叶变换，以提取周期性及其相应的数量特征；然后，选择类似卷积的方法进行局部注意力，旨在揭示短序列与辅助长序列内不同段落之间的关联；最后，将两种注意力机制结合起来得到最终权重，通过前馈神经网络与残差相结合获得输出。本发明方法有效地挖掘了短序列与辅助长序列之间的相似性，从而实现了准确的小样本预测。