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一种基于门控自注意力机制的时序预测方法及系统，方法首先进行数据清洗，获得初始时序片段，然后构建门控残差注意力模型，并初始化参数进行分块处理并融合特征矩阵，获得融合位置信息，接着使用映射矩阵获得注意力分数并输出特征，构建多层门控注意力单元，再对输出特征进行结果映射还原，并反向更新模型参数，最后进行时序预测；在应用中，通过构建自回归模型，并使用小批量梯度下降的策略来训练出最终的模型参数，从而完成时间序列的预测任务，其基于并行的注意力机制神经网络模型，不仅大大加快了模型的训练速度，并且具有长期时序预测
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117852577A
(43)申请公布日2024.04.09
(21)申请号202311792248.1G06F18/10(2023.01)
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