基于局部聚类的时间序列预测方法和系统

本发明提供基于局部聚类的时间序列预测方法和系统，采用局部聚类方法实现输入数据的降维，不需要对原始高维时间序列数据直接处理，提升长时间序列场景下的运行效率；聚类中心通过在全数据集上联合优化双重聚类损失函数，使降维后的隐层表示深度契合时间数列数据的内在演化规律。相比于仅依赖局部统计特性的降维方法，本发明通过全局感知机制有效保留时间序列数据的长期依赖关系，最终实现更精准的未来趋势建模。