一种基于时序交互注意力机制的数据特征识别方法与系统

本发明涉及数据特征识别技术领域，公开了一种基于时序交互注意力机制的数据特征识别方法与系统，本发明通过对历史电力数据进行因果干预时序数据预处理，剔除混杂因素，构建因果图结构，生成目标因果图特征。将其输入目标时序交互注意力模型，该模型编码器提取目标因果图特征的第一特征值，传递给解码器。解码器引入频率改进的时序交互注意力机制，根据数据频率特性动态调整注意力权重，得到目标输出序列，并经全连接层分类得出预测结果。本发明完整的特征提取与精准的动态变化捕捉，为预测提供了更可靠依据，解决了现有的网络没有充分利用整个序列中各输入单元的信息，导致特征提取不完整，无法全面捕捉时序数据的动态变化和内在规律的技术问题。