D-PAD: 深浅多频模式分解用于时间序列预测

本文提出了 D-PAD，一种深浅多频模式解缠深度学习神经网络，通过引入多组分分解块（MCD block）将时间序列分解为不同频率范围的分量，进而通过分解 - 重构 - 分解（D-R-D）模块渐进性地提取混合在分量中的频率信息，并利用交互与融合（IF）模块进一步分析分量，通过对七个真实数据集的广泛实验表明，D-PAD 达到了最先进的性能，平均 MSE 和 MAE 分别优于最佳基准线 9.48％和 7.15％。