技術(shù)特征：

1.一種基于多粒度的時(shí)序大模型的時(shí)序預(yù)測方法，其特征在于，方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多粒度的時(shí)序大模型的時(shí)序預(yù)測方法，其特征在于，步驟1進(jìn)一步包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多粒度的時(shí)序大模型的時(shí)序預(yù)測方法，其特征在于，步驟2進(jìn)一步包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多粒度的時(shí)序大模型的時(shí)序預(yù)測方法，其特征在于，步驟3進(jìn)一步包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多粒度的時(shí)序大模型的時(shí)序預(yù)測方法，其特征在于，步驟4進(jìn)一步包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多粒度的時(shí)序大模型的時(shí)序預(yù)測方法，其特征在于，步驟5進(jìn)一步包括：

7.一種基于多粒度的時(shí)序大模型的時(shí)序預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，系統(tǒng)包括：

8.一種基于多粒度的時(shí)序大模型的時(shí)序預(yù)測的計(jì)算機(jī)設(shè)備，其特征在于，包括存儲(chǔ)器、處理器和存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器中可供處理器運(yùn)行的程序指令，其中所述處理器執(zhí)行所述程序指令以實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的基于多粒度的時(shí)序大模型的時(shí)序預(yù)測方法的步驟。

9.一種基于多粒度的時(shí)序大模型的時(shí)序預(yù)測的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其存儲(chǔ)有可供處理器執(zhí)行的程序指令，以如權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的基于多粒度的時(shí)序大模型的時(shí)序預(yù)測方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了基于多粒度的時(shí)序大模型的時(shí)序預(yù)測方法和系統(tǒng)，能夠提升時(shí)序預(yù)測的準(zhǔn)確性，有效應(yīng)對數(shù)據(jù)的不確定性，并具有優(yōu)秀的迭代能力和泛化能力。其技術(shù)方案為：基于語言類基礎(chǔ)大模型改造構(gòu)建多粒度時(shí)序大模型；針對時(shí)序數(shù)據(jù)應(yīng)用混合數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法對時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，擴(kuò)充時(shí)序數(shù)據(jù)集大??；針對每一批的時(shí)序數(shù)據(jù)，構(gòu)建每個(gè)批次的模板化提示詞，用于上下文提示，輔助多粒度時(shí)序大模型對時(shí)間序列進(jìn)行理解；將原有的時(shí)序數(shù)據(jù)集按照不同的粒度對一維的時(shí)間序列轉(zhuǎn)化為多組二維的向量，并將該多組二維向量進(jìn)行拼接形成新的數(shù)據(jù)表示；對多粒度時(shí)序大模型進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練，使預(yù)訓(xùn)練的多粒度時(shí)序大模型固化數(shù)據(jù)集的知識，并完成時(shí)序預(yù)測。

技術(shù)研發(fā)人員：高劍,馬明俊,王晨宇,苗仲辰
受保護(hù)的技術(shù)使用者：上海金融期貨信息技術(shù)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/23