基于时间序列的需求预测方法及装置

本申请实施例提供一种基于时间序列的需求预测方法及装置，方法包括：将输入的装备备件时间序列数据沿时间维度分解为多个补丁，根据每个补丁的注意力分数为每个补丁引入可学习的伪时间戳用于充当数据放置器；根据伪时间戳通过循环连接中的门控规则连接补丁的输出，将特征序列输入以三角形方式堆叠的多层补丁注意力结构，在多个具有不同时间颗粒度的时间尺度上迭代应用时间序列处理单元，聚合多层补丁注意力结构中的各层和时间尺度中的各尺度的总输出至全连接神经网络预测器，并通过均方误差损失函数迭代训练全连接神经网络预测器；通过全连接神经网络预测器的输出得到对应的装备备件需求预测结果；本申请能够有效提高需求预测的准确率和效率。