多尺度关联时间序列预测方法、系统、设备、产品及介质

本发明涉及人工智能技术领域，提供多尺度关联时间序列预测方法、系统、设备、产品及介质，包括获取输入序列，对所输入序列进行拆分，得到多个单维度输入序列，计算得到平稳化时间序列；获取位置编码增强向量，切割得到多个切片时间序列，通过切片时间序列和位置编码增强向量得到时间序列向量；构建多头注意力机制的时间编码器，得到多个时间编码序列；构建阶段转换层，得到多个特征时间序列；构建多头注意力机制的变量编码器，计算得到多个变量编码序列；通过重组展开投影处理得到多个单维度预测结果，通过多个单维度预测结果得到多个目标单维度预测结果，融合得到目标预测结果。本发明有效提高了时序预测的精度。