一种基于时序预测模型的司法案件进展动态预测方法

本发明公开了一种基于时序预测模型的司法案件进展动态预测方法，包括如下步骤：S1、数据预处理；S2、静态特征编码；S3、动态图构建并进行多尺度时序编码；S4、分层自适应交叉注意力融合；S5、预测输出生成；S6、参数优化；S7、改进模拟退火调整超参数调整；S8、模型部署与案件时间预测。本发明实现了司法案件多阶段进展的高精度动态预测的同时，显著提升了模型对复杂时序特征与图结构信息的联合建模能力，增强了参数与超参数的优化稳定性与泛化能力，能够广泛应用于多类司法智能辅助系统中，为案件流转管理、审判资源调度和进度预警提供智能化支撑。