基于多尺度池化和注意力协同机制的智能安防终端时间序列预测方法及模型

本发明为基于多尺度池化和注意力协同机制的智能安防终端时间序列预测方法及模型。基于多尺度池化和注意力协同机制的智能安防终端时间序列预测方法，包括以下步骤：S1：将一维时间序列数据重构为二维张量结构，得二维的时间序列数据；S2：将所述的二维的时间序列数据通过多尺度池化层进行多粒度特征压缩、拼接后，通过单头注意力机制捕获不同尺度的特征，构建注意力权重矩阵，再通过加权求和得到全局特征；所述的全局特征经过1x1卷积处理并与输入特征进行残差连接后，与原始输入数据的特征融合，形成最终的输出。本发明所述的基于多尺度池化和注意力协同机制的智能安防终端时间序列预测方法及模型，显著提高了计算效率和建模精度。