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Synergistic Time and Frequency Domain Adaptation for Unsupervised Time Series
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内容提要
本研究提出了一种新的时间频率领域适应方法（TFDA），通过结合时间和频率特征，克服了现有方法的局限性，显著提升了预测准确性，尤其在应对领域转移的不确定性方面表现突出。
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关键要点
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本研究提出了一种新的时间频率领域适应方法（TFDA）。
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TFDA结合时间和频率特征，克服了现有方法的局限性。
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该方法显著提升了预测准确性，尤其在应对领域转移的不确定性方面表现突出。
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现有方法主要依赖时间域特征，忽视了频率成分提供的互补信息。
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TFDA通过伪标签生成和对比学习等策略有效提高了预测性能。
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