一种基于多尺度跨步切片的中长期能源需求预测方法

本发明公开一种基于多尺度跨步切片的中长期能源需求预测方法，本发明首先采用多尺度跨步补片策略对时间序列进行分割，得到不同尺度的补片；这一过程保证了CNN能够在多个时间尺度上捕捉能量需求的动态特征。其次，在特定尺度上的每一组补片被输入到一个特征提取模块中，该模块结合了空间通道自注意机制，以突出最相关的预测特征，同时抑制不相关或冗余的信息。最后，将提取的多尺度特征融合并输入到全连通层中，得到最终的预测结果。该过程有效地整合了不同尺度的信息，从而提高了预测结果的准确性和稳健性。