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MatNet : Multi-scale adaptive time series forecasting network with bidirectional collaborative pathways
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AI
DOI：10.1016/j.eswa.2026.131493.png)
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摘要
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• 我们提出了一种具有双向协作路径的多尺度时间序列预测架构。它有效利用了Transformer的长距离依赖建模能力，同时融入了多感受野金字塔卷积特征，使模型具备实现更全面的多尺度时序建模能力。
• 我们提出了一个包含三阶段注意力层的多尺度融合模块，该模块能够有效整合不同架构和尺度下的局部与全局信息，并保持语义信息的完整性和一致性。
• 我们提出了一种动态感知策略以处理复杂的动态模式，该策略能够自适应地调整建模尺度与权重，实现最优尺度选择和高效特征提取。
• 大量实验结果表明，MatNet显著提升了长期时间序列预测性能，有效解决了现有方法的局限性，并能有效适应复杂的动态场景。
Keyword:
Multi-scale time series forecasting
Bidirectional collaborative pathways
Transformer
Multi-receptive field pyramid convolution
Dynamic perception strategy
期刊
IF:
7.5
论文数:
3.0W
被引数:
10.2W
机构
暂无机构信息
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