一种融合领域知识增强的工业时间序列预测方法

本发明涉及一种融合领域知识增强的工业时间序列预测方法，属于时间序列预测领域。首先，将时间序列数据经过预处理后，按照时间维度切割为固定长度Patch，并通过线性投影将每个Patch转化为高维嵌入向量；然后，对领域知识文本进行清洗、分词，并按时间戳与对应的Patch对齐，利用预训练语言模型生成文本向量表示；下一步，通过设计提示模板，将预测任务、输入数据类型和模型指令组成提示文本，并对其生成提示嵌入向量；最后，将时间序列嵌入、文本嵌入以及提示嵌入进行融合，输入至生成式预训练Transformer，利用自回归方式对未来时间步进行预测。本发明能够有效地提升对复杂时间序列的预测精度和对突发事件的响应能力，增强了模型的可解释性和预测性能。