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#MLP架构
TimeMixer: 分解式多尺度混合实现时间序列预测新突破
2 个月前
TimeMixer是一种基于全MLP架构的时间序列预测模型,通过分解多尺度时间序列并分别混合季节性和趋势成分,在长短期预测任务中都实现了最先进的性能,同时保持了良好的运行时效率。本文详细介绍了TimeMixer的核心思想、整体架构以及在多个基准数据集上的实验结果。
TimeMixer
时间序列预测
多尺度混合
MLP架构
ICLR
Github
开源项目
2 个月前
相关项目
TimeMixer
TimeMixer是一种基于MLP架构的时间序列预测模型,通过多尺度混合技术实现长短期预测的性能突破。该模型利用Past-Decomposable-Mixing和Future-Multipredictor-Mixing模块处理多尺度时间序列,在多个基准数据集上展现出优异性能。TimeMixer不仅预测精度高,还具备良好的运行效率,适用于多种要求高效预测的应用场景。
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