一种基于时序注意力机制的大宗商品价格预测方法及系统

本发明公开了一种基于时序注意力机制的大宗商品价格预测方法及系统，属于大宗商品价格预测领域，包括：构建多维数据，在引入大宗商品价格相关指数指标来增加数据维度；构建商品价格趋势关联关系，筛选高相关性商品建立迁移通道；设计时间序列数据增强器，通过高斯噪声注入和随机缩放变换双模态增强策略增加训练数据量；基于BiLSTM和时序注意力机制TSA构建神经网络架构，利用BiLSTM提取时序特征，结合时序注意力机制TSA动态捕捉政策影响的长期趋势与市场波动的短期特征；设计自适应混合损失函数，通过时序注意力与物理约束损失函数的协同优化。本发明提升了大宗商品价格预测的准确性和实用性。