基于轻量卷积神经网络的高效时间序列分析方法、装置及介质

本发明公开了一种基于卷积神经网络的高效时间序列分析方法、装置及介质，本发明经过原始数据读取、样本标准化、自适应时频转换、频域分量提取与拟合、时域数据重构等步骤得到针对不同下游任务的时间序列建模分析结果。在时间序列分析方法中，时频转换与时域数据重构步骤通过一种可动态调整的小波分析组件实现，而频域数据拟合步骤则通过一种低时间与空间复杂度的卷积神经网络高效地建模原始数据中的频率组成成分的分布，原始数据读取与样本标准化为针对不同任务的时间序列分析提供了起始点。本发明基于数据驱动，对数据无特殊要求，普适性较强，能够在大幅降低时间成本与硬件资源开销的同时维持高建模精度，具有较强的理论性与实用性。