本发明公开了一种基于元学习的小样本时序预测方法及系统，属于时序预测技术领域,所述基于元学习的小样本时序预测方法包括元训练阶段和元预测阶段，所述元训练阶段通过快速跨任务训练泛化可迁移使用的元知识，所述元预测阶段用于针对目标任务微调预测模型，提出利用基于元学习的训练机制通过跨任务训练获得有效且可迁移使用的元知识，提高模型的敏感性，以期模型在目标任务上可以快速收敛，并在预测阶段有好的预测性能，具有有效性、高敏感性、无损模型以及强鲁棒性的优点。
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“基于元学习的小样本时序预测方法及系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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