一种水质多变量时间序列预测AI模型参数自动率定方法

本申请公开了一种水质多变量时间序列预测AI模型参数自动率定方法，涉及水质模型参数率定技术领域，包括如下步骤：定义Transformer模型的超参数空间，设置超参数空间中的每个待优化超参数的取值范围，获取初始超参数组合和初始损失函数值；对初始超参数组合进行优化处理，获得最优超参数组合，使用最优超参数组合对Transformer模型进行训练，获得训练后模型；利用测试集和验证集对训练后模型进行预测性能分析，获得预测性能值，并利用预设的性能阈值对预测性能值进行分析，若预测性能值小于预设的性能阈值，则将训练后模型作为水质多变量时间序列预测AI模型。本申请能够提升Transformer模型在多变量时间序列预测任务中的性能。