基于周期信息及局部自注意力的长时序预测法

计算机工程与设计页数： 7 2025-11-16

摘要：现有的多元时序预测方法通常导致误差积累，而基于Transformer的方法具有较高的复杂度。为解决上述问题，提出周期信息及局部自注意力模型。该模型使用傅里叶运算捕捉周期信息，根据周期特点对矩阵进行转换，缓解了误差积累。通过局部自注意力同时处理序列周期与通道间特征，这既较好地处理时间变化模式，也降低模型运算复杂度。模型引入了标准化与反标准化模块，获得了更稳定的序列模式。在3个数据... （共7页）

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