一种面向输电线路监测的轻量级边缘计算时序预测方法

本发明适用于时序预测技术领域，提供了一种面向输电线路监测的轻量级边缘计算时序预测方法，其方法包括：将获取到的输电线路监测数据进行预处理后生成带有时空上下文的增强时序数据集；对增强时序数据集进行特征提取，生成小波系数矩阵和图嵌入向量；通过注意力机制融合小波系数矩阵、静态环境数据及图嵌入向量，生成跨模态时序特征向量；所述跨模态时序特征向量输入至预设的混合预测模型中进行初步训练，并进行随机森林补偿和动态裁剪，得到目标混合预测模型；将输电线路拓扑图划分为子图区域，各节点基于目标混合预测模型进行本地训练，生成全局优化模型；根据全局优化模型输出的时序预测值生成资源优化指令，提高了预测精度和场景泛化性。