基于多尺度卷積自注意力的多維時(shí)間序列預(yù)測(cè)

摘要： 現(xiàn)有的多維時(shí)間序列(mutivariate time series, MTS)預(yù)測(cè)模型大多關(guān)注序列變量間的時(shí)空依賴關(guān)系，沒(méi)有考慮MTS各變量上取值的典型變化趨勢(shì)，即局部上下文模式(local context pattern, LCP)。為此設(shè)計(jì)一種基于因果卷積自注意力和圖卷積網(wǎng)絡(luò)的MTS預(yù)測(cè)模型，通過(guò)多通道多尺度因果卷積提取MTS各變量的多尺度LCP特征，采用多頭自注意力機(jī)制捕...