多模态关联

多模态关联是指在时间序列分析中，将多种类型的数据（如传感器数据、图像、音频和文本）进行综合关联的过程。其目标是通过整合不同模态的数据，提升对时间序列的理解和预测能力，从而揭示单一模态无法捕捉的复杂模式和依赖关系。多模态关联技术包括深度学习模型、统计模型和图模型等，这些模型能够从多模态数据中学习并提取有用的信息，增强系统的感知和决策能力。