PMDformer: новая модель для точного прогнозирования на долгий срок

Исследователи разработали модель PMDformer для долгосрочного прогнозирования временных рядов — например, в сфере управления энергопотреблением, финансов или прогнозирования дорожного движения. В основе модели — новые механизмы обработки данных: функция разделения среднего значения пятен (PMD), внимание к восстановлению тренда (TRA) и внимание к ближайшим переменным (PVA). Эти инструменты позволяют точнее учитывать взаимосвязи между данными и избегать ошибок из‑за различий в масштабах. Эксперименты показали, что PMDformer превосходит существующие методы по точности и стабильности. Код модели уже доступен.