一种时空序列预测方法

本发明涉及一种时空序列预测方法，属于人工智能时序预测领域。该方法包括：S1：采用滑动窗口采样方法对节点时间序列进行处理；S2：对样本进行随机掩码；S3：基于多头注意力机制捕获长时间子序列样本的隐藏表示；S4：基于节点及超边表示矩阵得到超图的关联矩阵；S5：对节点信息进行更新；S6：对超边信息进行更新；S7：定义超边及节点约束函数；S8：将短时间子序列样本输入门控递归单元得到隐藏表示；S9：基于K均值算法对节点分簇，将长时间及短时间子序列样本的隐藏表示输入前馈神经层，得到时空序列的预测结果。