一种多尺度时序预测方法、装置、终端及介质

本申请公开了一种多尺度时序预测方法、装置、终端及介质，涉及人工智能技术领域，本申请提供的方案通过多尺度分解提取不同颗粒度的特征，结合非对称跨尺度注意力机制实现粗‑细粒度间的双向信息交互，同时通过非对称的交叉注意力机制实现跨尺度的时序特征融合，能够有效降低噪声并增强特征互补性，通过上述技术方案，本申请能够同时捕捉时间序列中的短期波动与长期趋势，解决传统方法因尺度单一导致的特征缺失问题。跨尺度注意力机制促进不同颗粒度的子序列间的信息融合，增强模型对复杂时间依赖关系的建模能力，从而提升预测结果在多变场景下的准确性。