[发明专利]一种时间序列数据预测方法、系统、介质及设备

摘要

本发明涉及一种时间序列数据预测方法、系统、介质及设备，方法包括：当获取的原始数据集的数据量小于预设值时，对原始数据集进行数据增广，获得多个满足建立预测模型数据需求的扩充集；建立每个扩充集对应的预测模型，并确定每个预测模型的预测误差的协方差；利用所有预测模型对被测数据集进行预测，获得每个预测模型的预测结果；将所有预测模型的预测结果通过协方差交叉的方式进行融合，得到最终预测结果。本发明通过对小尺度时间序列的数据增广，获得多个满足建立预测模型数据需求的扩充集，每个扩充集建立对应的预测模型，进行多模型并行预测，且基于误差估计进行多模型融合，实现了对小尺度时间序列数据的可靠预测。