随着大数据、物联网和人工智能等技术的不断进步,我们正处于一个信息爆炸的时代,越来越多的时间序列数据被记录下来,这些数据包含了各个时刻的重要信息,如果我们能够发现这些时间序列之间的相互关系,就能够更深入地认识和理解世界。同时,时间序列相关研究作为序列数据分析任务也受到了广泛关注。随着深度学习技术的不断进步,丰富的数据以及成熟的模型为时间序列相关研究提供了更好的表现。然而,目前的研究仍然存在一些难点和不足。时序研究问题的困难在于,时间序列数据通常具有高度的复杂性和不确定性,同时还存在着多种因素的交互影响。此外,时间序列数据通常具有高维度和长序列的特点,导致模型训练和预测的难度增加,这些问题会对模型的性能产生负面影响。因此,本文基于深度学习方法,针对多维时序数据异常检测和长时序预测问题进行研究,以有效地处理这些问题并提高模型性能。提出了一种基于Transformer的长时序分解预测模型DMRformer。针对难以从复杂未知的时间模式中发现时序间的依赖关系,以及Transformer的自注意力并行结构带来的预测能力不足等问题,设计并改进基于Transformer的渐进式分解架构来提升预测性能。具体而言,使用Transformer结构作为特征提取器在整个预测过程中逐步分解隐藏序列的变化趋势,并利用多尺度融合残差注意力机制捕获不同序列特征的长期相互依赖关系,且降低了运行资源消耗,从而有效地实现长序列预测。提出了一种基于Transformer和GAN的多维时间序列异常检测模型。该模型解决了多元时序数据时间依赖性建模困难,以及数据维度不断增加导致难以有效进行异常检测等问题。该模型以DMRformer为基础,融合了生成对抗网络GAN,通过GAN网络来放大异常,并结合DMRformer架构捕获正常状态下的时序相关性,得到更加多样的时序重构信息,训练完成后的模型通过判别结果和重构误差来检测异常。结合上述两种时间序列深度学习模型,依托实际工业场景,利用相关的软件研发技术,设计并实现了一种工业物联网时序数据治理系统。该系统主要使用所提出的异常检测和预测模型,完成工业场景下时序数据的预测、异常检测及相关治理任务。同时,该系统还提供了数据集成管理、数据可视化、综合监测等能力,以方便运维人员实时了解作业区现场状态,及时在事故发生时采取应对措施。通过实际应用验证,该系统具有较高的应用可行性。