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

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-07-17T00:00:00Z

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。