PMDformer: новая модель для точного долгосрочного прогнозирования

Исследователи разработали модель PMDformer для долгосрочного прогнозирования временных рядов — например, в сфере управления энергопотреблением, финансов или прогнозирования дорожного движения. В основе модели — новые механизмы: функция разделения среднего значения пятен (PMD), внимание к восстановлению тренда (TRA) и внимание к ближайшим переменным (PVA). Они помогают точнее учитывать сходства в данных и избегать использования устаревших корреляций. Тесты показали, что PMDformer работает стабильнее и точнее существующих решений.