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MSTVI: Multi-Scale Time-Variable Interaction for multivariate time series forecasting
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AI
DOI：10.1016/j.knosys.2025.113551.png)
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摘要
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多变量时间序列预测（MTSF）广泛应用于经济预测、天气预报、公共卫生监测等领域。它涉及多个单变量序列，且这些序列在不同尺度上存在复杂的相互关系。然而，现有模型缺乏捕捉这些变量间多尺度关系的能力，从而限制了预测精度。此外，它们通常将时间建模和变量建模分开处理，难以全面把握两者之间的深层联系。为解决这些局限性，我们提出了一种名为MSTVI（多尺度时间-变量交互模型）的新型多尺度框架。MSTVI采用金字塔式的层次结构，以高效捕捉和整合不同尺度上的特征。在每一层级，采用一个精心设计的Time-Variable Interaction（TVI）模块，用于同时建模时间和变量维度上的复杂关系。TVI模块引入了一种新颖的压缩交互机制，沿时间和变量维度压缩数据，提取关键信息，并通过交叉交互过程进行整合，以建模时间序列，其通用性足以嵌入现有模型以提升性能。MSTVI在七个真实基准数据集上表现出卓越的性能。此外，MSTVI的架构确保其时间和内存复杂度随序列长度L和变量数量M线性增长，达到O(L)和O(M)。我们的代码可在以下地址找到：https://github.com/liuquangao。
Keyword:
Time series forecasting
Multi-scale
Interaction
MLP
Real world datasets
期刊
K
IF:
7.6
论文数:
1.3W
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4.5W
机构
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