面向长期时间序列预测的多局部增强线性解码器研究

摘要： 在长期时间序列预测（long-term time series forecasting,LTSF）领域，采用编码器-解码器架构的深度学习模型展现出了卓越的性能。目前，虽然编码器从输入的历史序列中能够提取深层次的时间变化特征，捕获时间序列内部的周期性、趋势性以及局部信息相关性，但是解码器多依赖于编码器输出的全局特征，对编码器提取的局部特征利用不充分，限制了模型的预测性能。为充分挖... （共8页）