使用通道融合和序列平稳化策略的长期时间序列预测方法

小型微型计算机系统页数： 7 2024-03-05

摘要：长期时间序列预测在现实场景中扮演重要角色.先前的研究表明，基于Transformers的模型采用的逐点自注意力会增加计算复杂度，而基于线性结构和通道独立的模型可以获得更高的效率和准确性.然而，长期时间模式在不同通道之间也存在难以抽取的依赖关系.为了解决计算复杂度高和复杂时间模式难以捕捉的问题，该文提出了通道融合和序列平稳化模型，模型结合了通道独立与通道依赖的训练策略，基于线性结... （共7页）

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