基于通道注意力的MLP架构的长期时间序列预测方法及系统

本发明公开了基于轻量注意力的MLP架构的长期时间序列预测方法及系统，方法如下：步骤1：时序数据预处理；步骤2：数据分组重构；步骤3：将得到的时序特征向量进行特征提取和表示，得到时序特征；步骤4：对时序特征向量进行处理，得到基于训练数据集生成的预测时序序列；步骤5：训练得到时序预测模型PCOTS；步骤6：得到基于测试数据集生成的预测时序序列；步骤7：计算从步骤6得到预测时序序列与测试数据集中的预测序列之间的MAE与MSE；步骤8：重复步骤2至7，直到步骤7得到的MAE与均方误差MSE不再减小，得到最优时序预测模型PCOTS；步骤9：将预测任务所给的输入序列输入到步骤8得到的最优时序预测模型PCOTS中，得到生成的预测时序序列。