基于时序动态图的时间序列预测方法及电子设备

本申请提供了一种基于时序动态图的时间序列预测方法及电子设备。该方法包括：将目标对象的历史行为序列数据输入长短期记忆LSTM网络中，以得到时间序列特征；采集动态分析数据，根据动态分析数据识别多个对象间的关联关系，根据多个对象间的关联关系调整离散时间动态图的邻接矩阵，邻接矩阵用于确定多个对象间的关联关系的权重；将目标对象作为离散时间动态图中的节点，根据历史行为序列数据计算节点的图嵌入动量，并将图嵌入向量和邻接矩阵输入图卷积GCN网络中，以得到GCN网络通过融合节点间关系输出的动态图特征，图嵌入动量用于表征节点的值随时间序列间隔发生的变化情况；根据时间序列特征和动态图特征生成目标对象的时间序列预测结果。