基于事件门控机制的深度时序预测方法及系统

本发明公开一种基于事件门控机制的深度时序预测方法及系统，属于人工智能技术领域，所述方法包括：获取时间序列数据及对应的事件序列数据；将时间序列数据及对应的事件序列数据映射到低维潜在向量空间，得到时间序列特征表示和事件序列特征表示；依据时间步顺序，将时间序列特征表示和事件序列特征表示输入一改进的循环神经网络进行处理，得到隐藏状态序列；基于所述隐藏状态序列进行注意力计算，得到最终向量表示；根据该最终向量表示来获取预测结果。本发明可以提升对含非周期事件干扰的时间序列的预测能力。