摘要
本申请公开了一种金融时序的多目标预测方法、系统、设备以及存储介质,涉及人工智能技术领域,包括:首先获取金融时序数据及辅助信息,经向量转换与融合后形成统一输入表示;通过共享编码器提取特征,生成全局特征向量;再输入至多任务预测输出头,实现预测任务的并行预测。该方案利用共享编码器实现跨任务特征共享,提升建模协同性,避免资源浪费与预测冲突;通过数据融合增强对复杂金融动态的刻画能力;采用轻量级输出头提升模型泛化性与鲁棒性,适用于多样化金融预测场景,在降低模型复杂度的同时提高预测效率与准确性。
技术关键词
金融时序数据
时序预测模型
多任务
编码器
预测系统
多头注意力机制
特征提取模块
人工智能技术
数据处理模块
批量
在线
处理器
可读存储介质
存储器
鲁棒性
复杂度
系统为您推荐了相关专利信息
推理网络
点生成方法
配置标签
RGB彩色图像
编码器
剩余寿命预测系统
蛇形臂机器人
机械臂关节
信息采集模块
机器人机械臂
储氢单元
网格模型
仿真数据
性能预测方法
有限元网格划分
患者临床数据
胚胎
多模态信息
全局特征提取
局部特征提取
辅助眼镜
深度空间特征
图像采集模块
人机交互模块
视觉特征提取