本文研究了长期时间序列预测，提出了多种基于频域的模型，如FreDo、DERITS和FreDF，表现优于传统时域模型。ATFNet和FEDformer结合时间与频率模块，显著降低预测误差。FTMixer和TFDNet通过混合时域与频域特征，提升了预测效果和效率。