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CATS: 通过构建辅助时间序列作为外生变量增强多元时间序列预测
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
多元时间序列预测中，深度学习应用发现，单变量模型常常优于多元模型。为解决多元模型的不足，我们引入一种构建辅助时间序列（CATS）的方法，以有效地表示和整合序列间关系进行预测。CATS 实现了最先进的水平，减少了复杂性和参数，是一种高效且可迁移的 MTSF 解决方案。
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关键要点
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多元时间序列预测中，单变量模型常常优于多元模型。
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为解决多元模型的不足，引入构建辅助时间序列（CATS）的方法。
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CATS 类似于二维时态上下文注意机制，从原始时间序列生成辅助时间序列。
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辅助时间序列（ATS）有效地表示和整合序列间关系进行预测。
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ATS 的关键原则包括连续性、稀疏性和变动性。
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CATS 即使使用基本的两层 MLP 作为核心预测器，也实现了最先进的水平。
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CATS 显著减少了复杂性和参数，是一种高效且可迁移的多元时间序列预测解决方案。
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