一种基于层次自注意力机制的时间序列预测方法及系统

本申请公开了一种基于层次自注意力机制的时间序列预测方法及系统，涉及时间序列预测领域，该方法包括：将历史时间序列划分为多个类别，得到多个子矩阵；根据多个子矩阵，采用预先训练好的时序预测模型进行时间序列预测；时序预测模型包括类内注意力层、类间注意力层及解码器；类内注意力层分别对每个子矩阵进行分块，采用自注意力机制学习每个子矩阵内各时序块之间的时间依赖关系，得到第一时序表示；类间注意力层对第一时序表示进行分块，采用映射注意力机制捕捉各时序块之间的原始空间关系，采用增强注意力机制对各时序块进行增强，得到第二时序表示；解码器将第二时序表示映射为未来时间序列。本申请提高了时间序列的预测精度和效率。