基于双重任务与随机数据打乱的时间序列预测方法及系统

本发明公开了一种基于双重任务与随机数据打乱的时间序列预测方法及系统，包括：获取待预测地区的历史气象数据集，并进行文本赋值处理，获得气象时间序列数据；将气象时间序列数据进行预处理，将预处理后的气象时间序列数据与降雨量的相关系数进行计算，获得降水相关气象因子特征；分析预处理后的气象时间序列数据中存在的分布偏移问题，构建基于双重任务与随机数据打乱机制的时间序列预测模型；根据降水相关气象因子特征的权重向量，利用时间序列预测模型进行预测，获得目标预测时间对应的时间序列预测结果。本发明可以有效地解决气象时序数据中的分布偏移问题，提高降水预测的准确性。