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Disentangling Long-Short Term States for Online Time Series Forecasting Under Unknown Interventions
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内容提要
本研究提出了一种长短期解耦模型（LSTD），旨在解决在线时间序列预测中的长期依赖与短期变化适应性不足的问题。该模型通过引入未知干预的概念，在多个基准数据集上表现优于现有方法。
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关键要点
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本研究提出了一种长短期解耦模型（LSTD），旨在解决在线时间序列预测中的长期依赖与短期变化适应性不足的问题。
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该模型通过引入未知干预的概念，成功提升了在线时间序列预测的效果。
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实验证明，LSTD模型在多个基准数据集上表现优于现有方法。
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