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EffiCANet: Efficient Time Series Forecasting Based on Convolutional Attention
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内容提要
本研究提出EffiCANet模型，旨在解决多变量时间序列预测中的长期依赖性和复杂变量关系建模问题。该模型通过大内核分解卷积、变量间组卷积和全局时间-变量注意力机制，显著提高了预测精度和计算效率。实验结果表明，模型在九个基准数据集上的MAE最大降低10.02%，计算成本降低26.2%。
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关键要点
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EffiCANet模型旨在解决多变量时间序列预测中的长期依赖性和复杂变量关系建模问题。
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该模型通过大内核分解卷积、变量间组卷积和全局时间-变量注意力机制来提高预测精度和计算效率。
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实验结果显示，EffiCANet在九个基准数据集上的MAE最大降低10.02%。
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与传统的大内核卷积方法相比，EffiCANet的计算成本降低了26.2%。
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