摘要
本发明公开了一种基于树结构编码的层次时间序列预测方法及系统,属于层次时间序列预测技术领域。本发明获取具有树形层次结构的时间序列数据,依据时间序列的层次结构构造树结构,并建立时间序列与树节点的对应关系;利用时间序列编码器对每条时间序列进行独立编码,得到每个结点的自身表示向量;为每个节点的表示向量添加同一层时间序列共享的可学习层次编码向量,得到融合了层次信息的表示向量;采用带树结构掩码的Transformer编码器,聚焦关键信息并实现有效的层次结构信息融合;通过时间序列预测模块得到每个节点的预测结果。本发明通过层次编码和树结构掩码的方式,有效利用层次时间序列的树结构信息,提高了层次时间序列预测的效果。
技术关键词
时间序列预测方法
层次结构信息
时间序列预测系统
时间序列预测技术
节点
掩码矩阵
编码向量
线性变换矩阵
前馈神经网络
编码器模块
信息编码
注意力机制
编码模块
关系
系统为您推荐了相关专利信息
识别特征
节点
广度优先遍历
深度优先遍历
待测软件
骨架动作识别方法
辅助训练方法
节点
卷积网络模型
多层感知机
专用数据集
物品检测
深度学习模型
识别方法
人体姿态识别技术