May, 2024
上下文神经网络:一种可扩展的多元模型用于时间序列预测
Context Neural Networks: A Scalable Multivariate Model for Time Series Forecasting
Abishek Sriramulu, Christoph Bergmeir, Slawek Smyl
TL;DR该研究提出了一种具有线性复杂度的 Context Neural Network 方法,可以有效地为时间序列模型提供和其邻近时间序列相关的上下文见解,从而丰富预测模型,解决全局模型的局限性,并且对于大型数据集具有可计算性可扩展性。