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PatchFusionMLP: A scalable multi-resolution MLP framework for time series prediction
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AI
DOI：10.1016/j.patcog.2026.113263.png)
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摘要
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• 我们提出PatchFusionMLP，一个可扩展的框架，统一了多分辨率处理、多尺度分块和跨变量相关性建模，为复杂的LTSF任务提供了稳健且高效的解决方案。
• 新颖的时间-频率多分辨率融合策略从时间和频率域中提取并深度整合特征，以获得更丰富的表示。
• 引入了一种多尺度分块嵌入机制和基于MLP的融合模块，以高效捕获多粒度时间特征和复杂的变量间依赖关系。
• 实现了显著性能提升，范围达9.70。
Keyword:
PatchFusionMLP
multi-resolution processing
multi-scale patching
cross-variable correlation
time series prediction
期刊
IF:
7.6
论文数:
1.3W
被引数:
4.5W
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