WinTSR：一种用于解释时间序列深度学习模型的窗口化时间显著性重标定方法

本研究解决了现有时间序列深度学习模型解释方法在处理时间依赖性和动态特征相关性方面的不足。提出的窗口化时间显著性重标定方法（WinTSR）通过显式捕捉过去时间步之间的依赖关系，提升了特征重要性的评估，且在与其他十种解释技术的比较中表现优越。该方法的推广及开源框架将为最新的时间序列变换器和基础模型的解释提供新工具。