一种基于动态超图与多尺度编码的时间序列预测方法及系统

本发明涉及多变量时间序列预测技术领域，尤其是涉及一种基于动态超图与多尺度编码的时间序列预测方法及系统。方法，包括对获取的数据进行数据预处理；构建多变量时间序列预测模型，包括动态聚类超图构建与相关性信息传播，输出变量；对输出变量进行多尺度时间表征学习；对多变量时间序列预测模型进行迭代训练；利用训练好的模型进行数据预测。本方法通过动态聚类超图学习，实现了对复杂时空依赖关系的精准建模。