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变体嵌入：建模多变量时间序列相关性
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
深度学习应用发现，多元时间序列预测中的单变量模型常优于多元模型。引入了构建辅助时间序列（CATS）的方法，通过生成辅助时间序列（ATS）来表示和整合序列间关系进行预测。CATS实现了最先进的水平，减少了复杂性和参数，是一种高效且可迁移的MTSF解决方案。
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关键要点
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深度学习应用发现，多元时间序列预测中的单变量模型常优于多元模型。
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引入了构建辅助时间序列（CATS）的方法，以解决多元模型的不足。
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CATS通过生成辅助时间序列（ATS）来有效表示和整合序列间关系进行预测。
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ATS的关键原则包括连续性、稀疏性和变动性，已通过不同模块实现。
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CATS即使使用基本的两层MLP作为核心预测器，也实现了最先进的水平。
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CATS显著减少了复杂性和参数，是一种高效且可迁移的多元时间序列预测解决方案。
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