面向富信息时序预测的元数据变换器网络

中国科学:信息科学页数： 17 2026-01-29

摘要：时间序列预测在金融分析、能源规划等领域中具有重要的应用价值.以往研究主要聚焦于时间序列自身模态,致力于捕捉其数值变化特征.然而,本文注意到,除了数值模态外,描述领域、变量和任务的元数据能够有效区分不同的预测场景,对时间序列的准确预测十分重要.基于这一观察,本文提出了一种元数据引导的时序变换器网络MetaTST,能够有效地将特定场景下的多层级元数据融入深度模型,实现富信息支撑的时... （共17页）

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