一种基于时间序列预测重构模型的预测方法、系统及介质

本发明公开了一种基于时间序列预测重构模型的预测方法，包括产生与构建的自相关函数相对应的目标时间序列数据集；基于时间序列符号化算法对目标时间序列数据集依次进行压缩和符号化处理，以将目标时间序列数据集转换为符号化数据；其中，压缩阶段被配置为使用容差控制时间序列数据的压缩误差；以符号化数据对选定的递归神经网络模型进行训练，得到递归神经网络模型输出的第一预测结果；及，获取训练好的随机森林元模型输出的第二预测结果；对第一预测结果和第二预测结果进行比对分析，确定时间序列预测重构模型；获取时间序列预测重构模型输出的目标预测结果。能够更准确地的进行车辆事件的分析预测。