一种基于Rao-1-Informer的时序数据预测方法及装置

本发明提供一种基于Rao‑1‑Informer的时序数据预测方法及装置，涉及数据科学技术领域。该方法包括：获取原始多源土壤含水量时序数据；对原始时序数据进行预处理，获得预处理后的时序数据；将预处理后的时序数据划分为训练集和验证集；构建初始的基于Informer深度时序预测网络模型；采用Rao‑1算法对模型设置的超参数进行优化，获得最优参数组合；基于最优参数组合，采用训练集对模型进行训练，并在验证集上计算预测性能指标；若预测性能指标达到预设的收敛标准，采用当前的最优超参数重新训练模型，获得训练好的模型；将待预测的多源土壤含水量时序数据输入训练好的模型中进行预测，获得多源土壤含水量时序数据的预测结果；采用本发明可提高时序数据预测结果的准确性。