arXiv ID:
2602.09869
arXiv 提交日期: 2026-02-10
低信噪比时间序列预测中Transformer模型的统计基准测试 / Statistical benchmarking of transformer models in low signal-to-noise time-series forecasting
1️⃣ 一句话总结
这项研究证明,在数据量少、噪声大的时间序列预测任务中,采用交替进行时序和跨序列自注意力的双向Transformer模型,配合一种动态稀疏化训练技术,能够比传统机器学习方法更有效地捕捉数据中的潜在规律并实现更准确的预测。