工业物联网的关键之一在于数据基础设施的建设,而作为物联网架构中感知层载体的传感器设备,则是数据采集的神经末梢。时序数据作为一种重要的科学服务资源在传感器采集的数据类型中普通存在,具有数据量大,数据维度高,依赖关系复杂等特点。传感器预测与误差补偿技术作为时间序列分析中的重点研究领域,旨在挖掘数据序列内在的时空规则,分析不同来源、异构属性间的依赖规律,进而构建数据模型,对目标数据进行预测或修正。其中,有效地处理多域融合数据序列的上下文信息、探索时间序列随历史推移的变化规律以及捕获数据未来变化状态信息是此类研究的关键问题。基于此,本论文的研究内容主要从以下3个方面展开。提出了一种基于编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构的时间序列数据预测框架。在数据层面,将时间序列分解为多个可预测的基本模式类别,突出时间序列的固有属性,加强对历史推移规律特征的学习能力。在模型层面,对传统的编码器-解码器结构进行了改进,提出一个基于长短时记忆神经网络（LSTM）的编解码器模型（ED-LSTM）,在编码器使用长短时记忆神经（LSTM）提取数据特征重要信息,在解码器使用双向LSTM（Bi-LSTM）捕获数据历史依赖与未来变化两个方向的状态信息。最后,基于以上方法的基础上,对目标对象关联的跨域异构特征进行组合,形成了一套时间序列数据预测框架。实验表明,提出的框架相比经典方法实现了更好的预测效果。提出了一种基于注意力机制的数据误差补偿方法。首先,在基于标准Transform架构的基础上,引入稀疏注意力机制代替自注意力机制,该机制通过top-k显式选择方法,保留高度相关的信息,删除无关信息,解决了自注意力机制注意力不集中导致重要信息提取失败的问题。其次,在Transform模型的内部添加了一个序列分解块结构,从而实现在推理过程中逐步从网络的隐藏状态信息中提取季节性趋势,以此消除周期性波动,突出序列的长期趋势。最后,通过实验对比分析表明,提出的模型可以胜任数据误差修正任务。为了验证时间序列误差与补偿方法的可行性,同时简化数据建模操作,基于微服务架构,对涉及的业务逻辑进行拆分设计,实现了一套时间序列数据预测与误差补偿分析的平台。在数据管理上,平台统一开发数据中心来接入、分析和存储多源异构数据。在模型服务上,构建基于数据预测与补偿的机器学习服务,并将建模过程抽象为算子组件,提供可视化建模。最后,基于上传的测点数据进行了数据预测与补偿技术的实践,验证了本文解决方案的有效性。