一种基于时间序列图像编码的农产品价格预测方法

本发明提出一种基于时间序列图像编码的农产品价格预测方法，采用格拉姆角场、马尔可夫转移场和递归图将农产品价格时间序列数据转换为图像表征，并提出信息融合特征增强技术实现多源时间序列图像的有机融合，确保事件信息的完整性，随后将融合后的时间序列组合图像输入卷积神经网络分类器后输出农产品价格预测结果，使得在预测效率和准确率方面有显著提升。