时序数据预测任务是时间序列处理领域中一项基本的任务，根据历史时间段数据序列预测未来一段时间的数据序列，广泛应用于天气预报、经济预测、医疗保健预测等领域。在复杂的现实世界中，时序数据可能出现多元化、不规则的现象。基于统计机器学习的时序数据预测方法在面向高维的多元时序数据预测效果受限，难以同时对多个时间变量进行建模。同时，由于采样频率和时间点不一致，不规则时序数据存在数据点缺失、时间间隔不一致的问题，这加大了对其进行预测的难度。研究不规则多元时序数据预测方法具有重要的理论意义和实用价值。
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