该论文介绍了多种基于Transformer的模型，如Yformer、FEDformer和Patchformer，旨在提高时间序列预测的准确性。实验结果表明，这些模型在不同数据集上均优于现有技术，显著降低了预测误差，尤其在风速预测和长期时间序列预测方面表现突出。