基于DATT-GFRU的多模态时序数据预测方法的深度剖析与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据的规模和复杂性呈爆炸式增长，多模态时序数据作为一种包含多种数据类型且随时间变化的数据形式，广泛存在于众多领域，如医疗、金融、交通、工业制造等。它整合了来自不同来源或模态的数据，这些来源可能具有不同的数据类型、时间尺度和采样率，能为我们提供更丰富、全面的信息。因此，对多模态时序数据进行准确预测，对于各领域的决策制定、风险评估、系统优化等方面具有至关重要的意义。

在医疗领域，多模态时序数据可涵盖患者的生理信号（如心电图、血压、心率等）、医学影像（如X光、CT、MRI等）以