一种基于跨尺度图映射的异构采样时序预测方法、装置及存储介质

本发明公开了一种基于跨尺度图映射的异构采样时序预测方法，属于工业多变量预测和深度学习预报技术领域，包括以下步骤：获取高频过程数据与低频质量指标数据，并根据高频过程变量间的拓扑关系构建高频属性图；基于构建的高频属性图和低频质量指标数据，建立基于跨尺度图映射与聚合学习的异构采样时序预测模型，对异构采样时序预测模型进行训练，得到训练好的异构采样时序预测模型；将带预测的高频过程数据与低频质量指标数据输入到训练好的异构采样时序预测模型中，实现对采样时序的预测。本发明能够在学习变量间耦合关系的同时保留原始图特征和工艺拓扑信息，减少深层图学习过程中的过平滑、梯度不稳定以及拓扑信息弱化问题。