通道影响：多元时间序列数据影响评估
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对多元时间序列分析中缺乏通道影响研究的问题，提出了一种通道影响函数，该方法首次能够评估多元时间序列中不同通道的影响。研究表明，该影响函数在检测异常和预测任务中效果显著优于传统方法，凸显了其在多元时间序列分析中的重要性和必要性。
本文综合实证和理论分析了多元时间序列数据的特征和Channel Independent/Channel Dependent策略。结果显示CD方法容量更高，但缺乏精确预测分布漂移时间序列的鲁棒性，而CI方法在容量和鲁棒性之间权衡。提出了PRReg方法来解决容量和鲁棒性之间的困境，并超越CI策略，希望提高对多元时间序列数据的认识和预测模型构建。
