基于统计分布感知与频域双通道融合的时序预测模型

摘要： 针对时间序列数据中周期复杂性和高频噪声导致的预测困难，提出一种基于统计分布感知与频域双通道融合的时序预测模型，旨在缓解数据漂移、抑制噪声干扰并提高预测精度。首先，通过窗口重叠切片对原始时序数据进行处理，计算各切片的数据统计分布并进行归一化，再利用多层感知器（MLP）预测未来数据的统计分布；其次，将归一化后的序列经过自适应时频转换，并通过通道独立编码器和通道交互学习器强化频域内和... （共11页）