SDHNet: a sampling-based dual-stream hybrid network for long-term time series forecasting

Recently, deep learning models have achieved notable success in long-term time series forecasting. However, real-world time series data typically exhibit complex temporal patterns, characterized by both short-term and long-term variations across multiple time scales. This complexity makes it difficu...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Vydáno v:The Journal of supercomputing Ročník 81; číslo 1; s. 68
Hlavní autoři: Ma, Shichao, Miao, Shengfa, Yao, Shaowen, Jin, Xin, Chu, Xing, Yu, Qian, Tian, Yuling, Wang, Ruoshu
Médium: Journal Article
Jazyk:angličtina
Vydáno: New York Springer US 01.01.2025
Springer Nature B.V
Témata:
ISSN:0920-8542, 1573-0484
On-line přístup:Získat plný text
Tagy: Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!
Nejprve se musíte přihlásit.