一种基于数值状态与一致性感知的文本增强时间序列预测方法

本发明公开了一种基于数值状态与一致性感知的文本增强时间序列预测方法。获取具有时间标记的历史多变量数值序列和事件文本，按预测时刻构造时间对应样本，并仅使用预测时刻及之前可获得的信息；分别提取数值状态表示和文本语义表示，以数值状态表示为查询、文本语义表示为键和值，通过跨模态注意力选择相关文本语义；根据数值状态表示和文本增强表示生成逐时间步、逐特征维度的门控权重，对文本增强信息进行调节，并以残差方式融合至数值状态表示；根据融合表示输出目标变量预测结果。本发明可降低无关、弱相关及时间错位文本的干扰，提高文本信息利用的准确性和预测稳定性。