[发明专利]一种融合图结构的时间序列预测建模方法

权利要求书

1.一种融合图结构的时间序列预测建模方法，其特征在于：1)对时间序列相关数据的处理和向量数字化，时间序列数据分为时序数据、新闻事件文本、图结构矩阵三种；2)先将每个个体的时序数据和新闻文本组织成单独的特征进行抽取，然后利用图结构数据中的关联关系使用图神经网络技术去聚合更新每个个体的特征表示，该特征表示已经是经过复杂网络运算过后的个体特征，个体特征中包含了时间序列的数值信息以及对应个体的文本事件特征，经此复合特征处理过后的群体个体特征与时间序列的目标进行基于误差的学习，不断缩小这个误差，得到最终的融合序列数值、文本、图结构的时间序列预测模型。