公开(公告)号：CN118536659A

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410618421.4

申请日：2024-05-17

申请人： 武汉科技大学

发明人： 廖雪超 ,  黎曙光 ,  张衍昕 ,  浦京 ,  刘欣悦 ,  罗瑞勇 ,  杨浩岚 ,  吴昊

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/04 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/098

摘要： 本发明公开了一种基于时序卷积和Informer的集成学习预测方法，包括：S1、对原始数据进行预处理；S2、通过MI方法对预处理后的数据进行特征选择，剔除冗余特征；S3、将TCN模型与Informer模型融合，构建得到TCN‑Informer预测模型，将经过步骤S1和S2处理后的数据代入到TCN‑Informer预测模型中得到MTCN‑Informer预测模型；S4、通过Stacking将LSTM模型与MTCN‑Informer组合模型进行集成，得到St‑LSTM‑MTInformer集成模型从而进行预测。本发明可以同时满足对时序数据的短期和中长期预测，且预测精度更高。