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#Non-stationary Transformers
非平稳Transformers: 探索时间序列预测中的平稳性
2 个月前
本文介绍了一种新的非平稳Transformers框架,用于解决时间序列预测中的非平稳性问题。该框架通过序列平稳化和去平稳注意力机制,有效提高了模型对非平稳时间序列的预测能力,在多个基准数据集上取得了最先进的性能。
Non-stationary Transformers
时间序列预测
深度学习
注意力机制
模型架构
Github
开源项目
2 个月前
相关项目
Nonstationary_Transformers
Non-stationary Transformers项目开发了新型时间序列预测方法,采用系列平稳化和去平稳注意力机制处理非平稳数据。该方法在多个基准数据集上展现出优异性能,并能有效提升现有注意力模型的预测效果。项目开源了完整代码和实验脚本,为时间序列预测研究和应用提供了重要参考。
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