一种Transformer模型演化方法及系统

本发明提供一种Transformer模型演化方法及系统，方法包括：采集变压器运行数据，并选定训练样本，划分得到历史数据集X0和待更新数据集X1；构建时序特征融合模块，将样本数据集X0和待更新数据集X1进行数据特征提取与融合得到高级融合特征Y1；构建数据特征处理模块，利用时序数据差分方法处理得到新特征融合结果Z；构建Transformer时序预测模型，对相似特征数据集Yin进行时序预测得到预测结果Zout，通过增量学习更新Transformer时序预测模型的权重参数。本发明解决了模型稳定性及灵活性较差、预测精度随时间降低以及特征信息丢失的技术问题。