PatchTST模型:自监督时间序列预测的革新与高精度应用,PatchTST模型:基于Transformer的自监督时间序列预测模型,单多输入输出兼顾,局部特征与多维序列的精确表征,PatchTST模

上传者: vDeJZfBJ | 上传时间: 2025-08-27 09:54:05 | 文件大小: 844KB | 文件类型: ZIP
PatchTST模型:自监督时间序列预测的革新与高精度应用,PatchTST模型:基于Transformer的自监督时间序列预测模型,单多输入输出兼顾,局部特征与多维序列的精确表征,PatchTST模型无监督、自监督(Patch Time series Transformer)时间序列预测。 单输入单输出,多输入多输出,精度极高。 该模型基于基础transformer模型进行魔改,主要的贡献有三个: 1.通过Patch来缩短序列长度,表征序列的局部特征。 2.Channel Independent的方式来处理多个单维时间序列 3.更自然的Self-Supervised 方式 ,PatchTST模型;自监督;时间序列预测;Patch;多输入多输出;高精度;局部特征表征;通道独立处理;自然自监督方式。,PatchTST:高效自监督时间序列预测模型

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