一种基于多模态大模型的多变量时序数据预测方法及系统

本公开的实施例提供了一种基于多模态大模型的多变量时序数据预测方法及系统。应用于时间序列预测技术领域，所述方法包括：通过获取各变量的时序图像并使用序列数据编码器将其编码为离散编码序列。根据预定的变量顺序，拼接这些离散编码序列形成联合离散序列。然后，联合离散序列与预测时间步长一起输入多模态自回归模型，生成预测的离散序列。根据变量顺序，拆分预测离散序列为各变量的离散子序列。使用序列数据解码器将这些离散子序列解码为时间序列数据，并将所有变量的时间序列数据拼接，得到最终预测结果。本方案能捕捉变量之间的依赖关系，处理复杂的时序模式，有较强的灵活性与自动化能力，适用于多种领域的时序数据预测任务。