不是所有的频率都是平等的:朝着时间序列预测中频率的动态融合

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为了解决长期时间序列预测中的依赖性问题,本研究提出了一种名为 Frequency Dynamic Fusion(FreDF)的方法,该方法利用 Fourier 分析来捕捉不同频率下的时间序列模式,并动态地融合预测结果。通过广泛实验和消融研究,证明了 FreDF 在多个基准数据集上的有效性,并提供了时间序列预测的泛化能力的界限。

本研究提出了一种名为Frequency Dynamic Fusion(FreDF)的方法,用于解决长期时间序列预测中的依赖性问题。该方法利用Fourier分析来捕捉不同频率下的时间序列模式,并动态地融合预测结果。通过实验证明了FreDF在多个基准数据集上的有效性,并提供了时间序列预测的泛化能力的界限。

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