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TripCast：用于旅行时间序列预测的遮罩2D变换器预训练
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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
我们重新设计了Transformer架构，提出了iTransformer模型。该模型通过反转注意力机制和前馈网络的职责，成功预测多变量时间序列，并在多个数据集上表现优异，成为有效的时间序列预测替代方案。
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关键要点
- 重新设计了Transformer架构，提出了iTransformer模型。
- iTransformer模型通过反转注意力机制和前馈网络的职责，实现多变量时间序列预测。
- 在多个真实世界的数据集上，iTransformer模型表现优异，取得最先进的结果。
- iTransformer增强了Transformer家族的性能，适用于不同变量，优化了回望窗口的利用。
- iTransformer成为时间序列预测的有效替代方案。
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