时序数据预测技术采用超前预测、主动安全技术手段，基于历史记录的过程数据和其他相关参数对未来的运行工况和可能出现的冲击负荷进行长、中、短期预测。研发的主要技术手段如下。
· 多算法适配：集成经典时间序列分析算法和轻量化的自适应深度学习模型，如 ARIMA，Transformer 等。
· 多维预测：融合时序特征提取、模式识别与动态优化技术。支持多维数据接入，能够对多个参数实时预测。
基于经验数据的长中短期的预测效果见下图。
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