融合频域一致性的时频自相关对比学习的太阳风速时序预测方法

本发明公开了一种融合频域一致性的时频自相关对比太阳风速时序预测方法，主要包括：对太阳风速时间序列数据进行预处理，划分数据集；通过Transformer模型提取样本特征；频域分析中通过频域上下文自相关对比学习得到频域上下文自相关对比损失；时域分析中通过时域标签互相关对比学习得到时域标签互相关对比损失；使用模型的线性预测器对样本特征计算得到预测序列，将该预测序列与真实序列的均方差作为预测损失；基于频域上下文自相关对比损失、时域标签互相关对比损失和预测损失，通过权重加和得到用于模型优化的训练损失；利用优化后的模型进行太阳风速时序预测。该方法提升了时序预测模型对输入输出间依赖的提取能力，有效提升了太阳风速时间序列预测性能。