摘要
本发明属于时间序列数据分析技术领域,公开了一种基于动态提示机制的自适应时间序列分析方法及相关装置;其中,所述自适应时间序列分析方法包括:获取待分析的时间序列数据,并使用滑动窗口方法构造时间序列子序列;提取各时间序列子序列的特征表示,并基于动态提示池生成各时间序列子序列的动态提示;基于待分析的时间序列数据的分析任务类型将选中时间序列子序列的特征表示与动态提示相结合,并将结合结果输入大语言模型,通过大语言模型获得时间序列数据的分析结果;大语言模型设置有自适应窗口长度优化机制。本发明既能灵活适应不同时间尺度和复杂模式,又能高效利用历史知识,同时还保持了计算效率和模型可解释性。
技术关键词
时间序列分析方法
大语言模型
滑动窗口方法
集成梯度
时间序列数据分析
表达式
动态更新
矩阵
注意力机制
门控循环单元
前馈神经网络
代表
信息熵
梯度方法
键值
系统为您推荐了相关专利信息
位点预测方法
理化特征
蛋白质二级结构
分层
三角剖分算法
金融
大语言模型
大规模文本数据
风险评估值
贪心算法
大语言模型
知识本体库
数据分析方法
SQL解析器
可视化图表
企业信息获取方法
页面
列表
计算机执行指令
服务端