基于整数小数分解的大语言模型时间序列预测方法及装置

本发明公开了一种基于整数小数分解的大语言模型时间序列预测方法及装置。其中，该方法包括：将时间序列数据中的每个数值进行整数部分与小数部分的分解，提取整数部分与小数部分间的关联特征，得到特征表示，其中，所述关联特征用于辅助残差理解；通过双重交叉注意力机制使所述时间序列数据的时间序列模态与文本模态对齐，得到模态对齐表示；将所述时间序列数据、所述特征表示与所述模态对齐表示进行融合，得到最终输入特征；基于所述最终输入特征，利用大语言模型中进行推理，输出预测结果。本发明解决了大语言模型推理结果不够准确的技术问题。