一种基于大语言模型的电力稽查工单趋势预测方法及系统

本发明公开了一种基于大语言模型的电力稽查工单趋势预测方法及系统，所述方法包括：采集电力稽查工单的文本数据和同类问题工单量时序数据并进行数据预处理；从时序数据中提取多维度时序特征；提取文本数据的语义特征；采用自适应门控融合机制对时序特征和语义特征进行特征对齐与融合；进行时序分解和语义绑定后通过多分辨率时间成像以及季节性分量和趋势性分量解耦；对季节性图像和趋势性图像进行多尺度与多分辨率混合，得到每个尺度的最终特征，并采用基于注意力的动态集成算法预测同类问题工单量变化趋势。本发明能够实现对同类问题工单变化趋势的精准预测。