Feb, 2024
TimeXer：运用外生变量增强Transformer进行时间序列预测
TimeXer: Empowering Transformers for Time Series Forecasting with
Exogenous Variables
TL;DR使用外部信息增强内生变量的时间序列预测的新颖框架 TimeXer，利用Patch-wise自注意力和变量-wise交叉注意力，有效地将外生系列与内生时间补丁相互调和，并通过全局内生变量令牌有效地将外生系列引入内生补丁中，实验证明 TimeXer 在十二个现实预测基准中显著提高了带外生变量的时间序列预测性能，并达到了一致的最先进水平。