基于大语言模型语义提示增强的时间序列预测方法及系统

本发明公开一种基于大语言模型语义提示增强的时间序列预测方法及系统。采用的模型包括语义提示增强模块、预训练大语言模型和自适应映射网络；语义提示增强模块将大语言模型的词汇表映射为稀疏子集，将词汇表稀疏子集编码为键矩阵和值矩阵；将时间序列嵌入向量编码为查询矩阵，计算查询向量与键矩阵的稀疏性相似度，据此选取查询向量形成稀疏查询矩阵；计算稀疏注意力，将其与时间序列嵌入向量拼接，得到增强后的时间序列嵌入向量；预训练大语言模型根据增强后的时间序列嵌入向量，得到时间序列初步预测表示；自适应映射网络采用B样条函数对时间序列初步预测表示进行非线性映射。增强了模型对长期依赖和复杂序列模式的建模能力，提高了预测精度。