首先声明，该模型为原创！原创！原创！且该思路还未有成果发表，感兴趣的小伙伴可以借鉴！需要完整代码可私信或评论！
本方案可用于医疗、金融、交通、零售、光伏功率预测、故障检测等领域！
目录
首先声明，该模型为原创！原创！原创！且该思路还未有成果发表，感兴趣的小伙伴可以借鉴！需要完整代码可私信或评论！
本方案可用于医疗、金融、交通、零售、光伏功率预测、故障检测等领域！
一、项目背景
二、模型整体架构（本文以光伏功率预测为例）
2. 工作流程
三、核心组件与原理
1. 元学习特征提取器（MAML框架改进）
2. MTGCN结构设计
3. 时空注意力融合器
四、模型训练与仿真
1. 训练配置
2. 仿真结果（ETTh1数据集）
预测性能对比
五、创新点总结
六、完整代码结构
Python版本
MATLAB版本
需要完整代码可私信或评论！
一、项目背景
时间序列预测在能源管理、金融分析、工业控制等领域具有重要应用价值。传统方法面临三大挑战：
- 多尺度特征捕获：电力负荷、股票价格等数据同时包含分钟级波动和季节周期性
- 小样本适应：新场景下可用数据量有限（如新建工厂的初期运行数据）
- 时空耦合性：时间序列常伴随空间关联（如多传感器网络数据）
本方案提出融合元学习与多尺度特征的创新模型，核心创新点包括：
- MTGCN（多时间粒度图卷积网络）
- 元学习驱动的参数初始化框架
- 时-空注意力融合机制
二、模型整体架构（本文以光伏功率预测为例）
2. 工作流程
- 元学习器从支持集提取先验知识
- 多分支GCN捕获不同时间粒度特征
- 注意力机制动态融合时空特征
- Transformer完成序列到序列预测
三、核心组件与原理
1. 元学习特征提取器（MAML框架改进）
作用：实现跨任务的快速适应
原理：
Python实现：
python
class MetaLearner(nn.Module):def __init__(self, base_model):super().__init__()self.base_model = base_modeldef forward(self, support_set):fast_weights = OrderedDict(self.base_model.named_parameters())for _ in range(adapt_steps):loss = self.base_model(support_set)grads = torch.autograd.grad(loss, fast_weights.values())fast_weights = {name: param - lr*grad for (name,param),grad in zip(fast_weights.items(),grads)}return fast_weightsMATLAB实现&
