多边缘系统中基于个性化联邦图学习Transformer的时空负载预测方法

本发明提供了多边缘系统中基于个性化联邦图学习Transformer的时空负载预测方法，包括以下步骤：步骤1：构建多变量序列反转Transformer作为边缘节点的负载预测模型；步骤2：设计PFG，通过超网络和图神经网络GNN为每个边缘节点生成个性化模型参数和空间特征；更新参数并将其传送至FL服务器以计算预测模型的参数变化，FL服务器按照客户端返回的参数更新全局模型的其余参数、超网络参数和节点特征向量；步骤3：结合MIT与PFG进而形成PFGformer，为每个边缘节点生成个性化的负载进行预测。本技术方案使用编码块与多层感知处理预测任务，摒弃了繁杂的解码块，其提升了预测精度也缩减了模型参数量。