基于时域频域混合特征的多变量时序预测模型

计算机科学与探索页数： 11 2025-03-28

摘要：目前多变量时间序列预测方法主要是将时间序列转换为频域表示来提取特征信息，然而频域表示下序列会损失部分时域信息造成精度损失，且传统注意力机制会产生平方级时间复杂度。针对上述问题，提出了一种基于时域频域混合特征的多变量时序预测模型（TFMformer）。模型采用多尺度切分操作，以多尺度混合的视角分解出更准确语义，增强模型捕获序列综合语义信息的能力并通过切片操作减少模型输入token... （共11页）

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