本文研究了时间序列预测中的关注机制，提出了多种新模型（如MTS-Mixers、SpaceTime、S-Mamba、D-Mamba、Mambaformer），旨在提高预测性能和效率。通过改进状态空间模型（SSM）和引入新算法，研究展示了在多元时间序列预测中的先进成果，解决了高维数据集中的噪声问题，提升了模型的准确性和可扩展性。

本文研究了关注机制在时间序列预测中的作用，提出了多种新模型（如MTS-Mixers、FCDNet、TimeMachine等），并通过实验验证了它们在捕捉时间和变量依赖关系方面的有效性。这些模型在多个数据集上展现了优异的预测性能，推动了时间序列预测技术的发展。

本文探讨了关注机制在时间序列预测中的作用，提出了多种基于Transformer的模型，如MTS-Mixers和LIFT，以提高预测的准确性和效率。研究表明，优化通道间信息和引入新技术能显著提升多元时间序列预测性能。

通过引入可分解的关注机制，将注意力机制的计算和内存复杂度降低到O(N)，并保持了注意力矩阵的完整表示，具有稀疏性和全连接关系。测试结果表明，注意力机制具有稳定的性能，并在多种应用领域中具有重要潜力。