一种面向多变量时序数据的可解释性预测分析系统

本发明公开了一种面向多变量时序数据的可解释性预测分析系统。本发明中，通过多模块协同显著提升了复杂时序数据的预测精度与决策支持能力。首先，自适应学习优化模块动态调整模型参数和预测策略，使模型能够快速适应数据分布的时变特性，例如在变量间因果关系发生突变时自动强化最新数据的权重，减少历史噪声干扰。动态因果解释引擎实时追踪关键变量的影响强度与滞后效应，将传统黑箱预测转化为可追溯的因果关系链条，帮助用户直观理解预测结果的驱动因素，例如识别出某时段预测值突增主要源于上游变量A的滞后效应累积。