【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理领域，具体地，涉及一种汛期水质多变量时间序列预测方法及其系统。
技术介绍
1、汛期水质预测是水资源管理与环境保护中的核心问题。多变量时间序列数据通常存在复杂的相关性、显著的噪声干扰以及长时间依赖性，对建模方法提出了较高要求。传统方法（如rnn和lstm）在处理这些问题时表现有限，而transformer模型以其自注意力机制的灵活性和高效性逐渐成为主流。然而，标准transformer在应对多变量时间序列时存在以下不足：多变量相关性建模不足：将不同变量嵌入为单一时间标记可能破坏变量间的复杂依赖关系，使注意力机制难以有效捕捉变量间的全局交互。噪声敏感性：时序数据中包含大量噪声，传统注意力机制容易受噪声影响，难以聚焦关键信息。长时间依赖的处理效率低：随着时间窗口增长，注意力分布的稀疏性增加，模型计算复杂度和预测精度受到制约。
2、因此，如何提供一种降低模型计算复杂度提高预测精度的汛期水质预测方法，成为本领域急需解决的问题。
技术实现思路
1、本申请提出一种汛期水质多...
【技术保护点】
1.一种汛期水质多变量时间序列预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的汛期水质多变量时间序列预测方法，其特征在于，获取数据包括获取水文气象数据和水质指标数据。
3.如权利要求1所述的汛期水质多变量时间序列预测方法，其特征在于，进行数据预处理包括以下子步骤：
4.如权利要求1所述的汛期水质多变量时间序列预测方法，其特征在于，进行倒置注意力机制建模包括以下子步骤：
5.如权利要求1所述的汛期水质多变量时间序列预测方法，其特征在于，进行差分注意力增强包括以下子步骤：
6.一种汛期水质多变量时间序...
【技术特征摘要】
1.一种汛期水质多变量时间序列预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的汛期水质多变量时间序列预测方法，其特征在于，获取数据包括获取水文气象数据和水质指标数据。
3.如权利要求1所述的汛期水质多变量时间序列预测方法，其特征在于，进行数据预处理包括以下子步骤：
4.如权利要求1所述的汛期水质多变量时间序列预测方法，其特征在于，进行倒置注意力机制建模包括以下子步骤：
5.如权利要求1所述的汛期水质多变量时间序列预测方法，其特征在于，进行差分注意力增强包括以下子步骤：
6.一种汛期水质多变量时间序列预测系统，其特征在于，包括：预处理单元、倒置注...
【专利技术属性】
技术研发人员：解鑫，刘丰羽，白雪，姜明岑，陈传忠，刘虎鹏，秦亚强，李文攀，
申请(专利权)人：中国环境监测总站，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。