【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能领域，特别涉及一种多元时间序列的预测方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
1、多元时间序列是由多个变量在多个时间步上的各个取值构成的序列。多元时间序列的预测任务是基于每个变量在过去l个时间步上的历史值，预测每个变量在未来t个时间步上的未来值。
2、相关技术中，已经使用长度固定的滑窗(length-fixed patch，lfp)将多元时间序列进行划分，图1的(a)部分示出了固定划分后的多个子序列。
3、然而，通过长度固定的滑窗在将时间序列划分为子序列时存在两个问题。(1)滑窗边界信息的丢失。在图1的(a)部分中，由于长度固定的滑窗，导致了峰值信息的丢失。(2)序列的语义不连贯。对于序列中一类特定的关键语义，可能同时发生两种情况：由两个滑窗共享语义或由一个滑窗独占语义，这导致整个序列对语义的处理不一致。在图1的(a)部分中，峰值信息在整个序列中的处理不一致。因此，相关技术中使用长度固定的滑窗的方法可能会破坏多元时间序列的语义信息，导致预测性能下降。
技术实现思路
1、本申请提供了一种多元时间序列的预测方法、装置、设备及可读存储介质，提供了一种基于长度可拓展滑窗的多元时间序列预测方法。所述技术方案包括如下内容。
2、根据本申请的一个方面，提供了一种多元时间序列的预测方法，所述方法包括如下步骤。
3、获取历史多元时间序列中每个时间序列对应的多个第一滑窗，所述多个第一滑窗是用于划分所述每个时间序列且长度固定的滑窗；p>
4、对所述每个时间序列对应的每个第一滑窗进行位置变换和长度拓展，生成所述每个时间序列对应的每个第二滑窗；
5、在所述每个时间序列对应的每个第二滑窗中，对所述历史多元时间序列进行采样，得到滑窗后多元时间序列，所述每个第二滑窗内的采样次数与所述每个第一滑窗内的采样次数相同；
6、基于所述滑窗后多元时间序列，预测得到未来多元时间序列。
7、根据本申请的另一方面，提供了一种多元时间序列的预测装置，所述装置包括如下模块。
8、获取模块，用于获取历史多元时间序列中每个时间序列对应的多个第一滑窗，所述多个第一滑窗是用于划分所述每个时间序列且长度固定的滑窗；
9、生成模块，用于对所述每个时间序列对应的每个第一滑窗进行位置变换和长度拓展，生成所述每个时间序列对应的每个第二滑窗；
10、采样模块，用于在所述每个时间序列对应的每个第二滑窗中，对所述历史多元时间序列进行采样，得到滑窗后多元时间序列，所述每个第二滑窗内的采样次数与所述每个第一滑窗内的采样次数相同；
11、预测模块，用于基于所述滑窗后多元时间序列，预测得到未来多元时间序列。
12、根据本申请的一个方面，提供了一种计算机设备，计算机设备包括：处理器和存储器，存储器存储有计算机程序，计算机程序由处理器加载并执行以实现如上的多元时间序列的预测方法。
13、根据本申请的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，存储介质存储有计算机程序，计算机程序由处理器加载并执行以实现如上的多元时间序列的预测方法。
14、根据本申请的另一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述多元时间序列的预测方法。
15、本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括如下内容。
16、针对历史多元时间序列中任意一个时间序列对应的多个第一滑窗(长度固定滑窗)，本申请对每个第一滑窗进行位置偏移和长度拓展，得到对应的第二滑窗(长度可拓展滑窗)。在每个第二滑窗中进行采样，得到滑窗后多元时间序列。基于滑窗后多元时间序列执行预测任务。
17、相比于相关技术中，长度固定滑窗容易造成滑窗边界信息丢失和语义不连贯的问题，本申请通过改变长度固定滑窗的位置和长度，得到的长度可拓展滑窗避免了遗漏滑窗的边界信息，进而有助于丰富滑窗内的局部语义，长度可拓展滑窗还保持了语义的连贯性，进而提升了多元时间序列的预测性能。在图1的(b)部分中，长度可拓展滑窗内的峰值信息没有丢失，序列峰值并不处于滑窗边界。
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1.一种多元时间序列的预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述每个时间序列对应的每个第一滑窗进行位置变换和长度拓展，生成所述每个时间序列对应的每个第二滑窗，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述每个时间序列对应的多个第一滑窗内的采样次数相同；
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述每个时间序列对应的多个第一滑窗内的采样次数相同；
7.根据权利要求1至6任一所述的方法，其特征在于，所述在所述每个时间序列对应的每个第二滑窗中，对所述历史多元时间序列进行采样，得到滑窗后多元时间序列，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对于索引为分数的采样点，基于与所述采样点相邻的时间步的变量取值，通过双线性插值生成所述采样点对应的变量取值，包括：
9.根据权利要求1至6任一所述的方法，其特征在于，所
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述滑窗后多元时间序列采用三维矩阵表示，所述滑窗后多元时间序列的三个维度包括变量维度、时间维度和滑窗内部维度；
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述对所述第一三维矩阵的所述滑窗内部维度进行处理，得到第二三维矩阵，包括：
12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述对所述第二三维矩阵的所述时间维度进行处理，得到第三三维矩阵，包括：
13.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述对所述第三三维矩阵的所述变量维度进行处理，得到第四三维矩阵，包括：
14.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述对所述滑窗后多元时间序列进行处理，得到分层依赖后多元时间序列，包括：
15.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于所述分层依赖后多元时间序列，预测得到所述未来多元时间序列，包括：
16.根据权利要求1至6任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
17.一种多元时间序列的预测装置，其特征在于，所述装置包括：
18.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至16任一所述的多元时间序列的预测方法。
19.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1至16任一所述的多元时间序列的预测方法。
20.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品存储有计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1至16任一所述的多元时间序列的预测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种多元时间序列的预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述每个时间序列对应的每个第一滑窗进行位置变换和长度拓展，生成所述每个时间序列对应的每个第二滑窗，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述每个时间序列对应的多个第一滑窗内的采样次数相同；
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述每个时间序列对应的多个第一滑窗内的采样次数相同；
7.根据权利要求1至6任一所述的方法，其特征在于，所述在所述每个时间序列对应的每个第二滑窗中，对所述历史多元时间序列进行采样，得到滑窗后多元时间序列，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对于索引为分数的采样点，基于与所述采样点相邻的时间步的变量取值，通过双线性插值生成所述采样点对应的变量取值，包括：
9.根据权利要求1至6任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述滑窗后多元时间序列采用三维矩阵表示，所述滑窗后多元时间序列的三个维度包括变量维度、时间维度和滑窗内部维度；
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述对所述第一三维矩阵的所述滑窗内部维度进...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈雷，黄祺赫，张睿欣，丁守鸿，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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