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VarDrop：通过减少周期时间序列预测中的变量冗余来提高训练效率
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内容提要
本研究解决了在多变量时间序列预测中，变体独立嵌入导致计算成本过高的问题。提出的VarDrop策略通过在训练过程中剔除冗余的变体标记，优化了计算效率，并采用k-主频哈希方法更有效地分组相似周期行为的变体。实验结果表明，VarDrop在公共基准数据集上的表现优于现有的高效基线。
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