一种基于时空信息转化的神经网络多步预测方法

本发明提出了一种基于时空信息转化的神经网络多步预测方法，收集并预处理数据；构建神经网络模型进行初步预测；通过时空信息转化方程优化模型参数，进行多步预测；计算预测误差并提取主元信息，建立误差估计模型；最后，利用优化后的模型输出最终预测结果，并通过误差估计模型进行动态补偿。本发明通过时空信息转化和误差补偿机制，显著提高了预测结果的准确性和稳定性，解决了多步预测中精度随步长增加而衰减的问题。该方法适用于多种工业过程，具有广泛的应用前景和显著的经济效益。