一种多元时间序列预测方法及装置

本申请公开了一种多元时间序列预测方法及装置，涉及数据预测技术领域，该方法包括：根据目标非线性动力系统的拓扑结构，构建基于图卷积神经网络的网络模型；所述网络模型包括依次连接的自适应图模块、编码器、空间神经微分方程模块、时间神经微分方程模块和解码器；采用所述目标非线性动力系统的历史数据集训练所述网络模型，得到多元时间序列预测模型；通过空间神经微分方程模块引入状态反馈来揭示时空时间序列在空间维度上的演化模式，并引入基于非线性状态转移理论的神经微分方程来模拟时间层面的状态演化，在融合空间特征同时抑制特征过平滑现象，提高了数据预测的有效性。