一种时间顺序增强的Transformer时间序列预测方法及系统

本发明公开了一种时间顺序增强的Transformer时间序列预测方法及系统，方法包括：通过序列分解模块对原序列进行分解，得到趋势项部分和周期项部分；通过线性模型对趋势项部分进行建模，得到第一预测结果，并保留原序列中的时间顺序信息；通过交叉注意力机制对周期项部分进行建模，得到第二预测结果；通过损失约束模块生成周期‑趋势预测对；通过自适应机制动态调整第一预测结果和第二预测结果，得到周期‑趋势预测对的最优组合；根据周期‑趋势预测对的最优组合，将第一预测结果和第二预测结果合并，得到最终的预测结果。本发明不仅保留了原序列的时间顺序信息，还提升了基于Transformer的时间序列预测模型的预测准确性。