时间卷积网络：在时间点上优化跨变量交互以进行时间序列预测

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-07T00:00:00Z

本文介绍了ConvTimeNet，一种用于时间序列分析的深层全卷积网络。它通过自适应分割时间序列为子序列，结合深度卷积和点卷积，采用Transformer编码器风格，捕捉全局和跨变量依赖。通过调整核大小实现多尺度表示。实验显示，该模型在预测和分类任务中表现优于基线，代码已公开。