本申请提供一种工业时序数据长期快速预测方法及装置，基于粒计算和模糊数学对工业时序数据建模，得到长期预测的语义和向量水平的数值结果。本申请将时序数据中的具体的动态行为归纳为模式，能够语义地描述和推断它们之间的关系，由此给出工业时序数据的向量水平的数值预测；由于使用粒计算和模式推理，并且模型后件采用最小二乘法求解参数，因而可以在多项式时间内快速地构建模型，给出连续时间段的语义模式的推断和长期的数值预测，同时具有快速性和较高的预测精度，适用于工业时序数据的长期预测应用。