论文精读 | 2024 [ICLR] TimeMixer: 可分解多尺度融合的时间序列预测_timemixer: decomposable multiscale mixing for time

论文标题：TimeMixer: Decomposable Multiscale Mixing for Time Series Forecasting

作者：Shiyu Wang（王世宇）, Haixu Wu（吴海旭）, Xiaoming Shi, Tengge Hu, Huakun Luo, Lintao Ma, James Y. Zhang, and Jun Zhou

机构：蚂蚁集团，清华大学

论文发表：[ICLR 2024]The Twelfth International Conference on Learning Representations

论文链接：https://openreview.net/forum?id=7oLshfEIC2

代码：https://github.com/kwuking/TimeMixer

TL; DR：TimeMixer是一种基于多尺度融合架构的时序预测模型，它通过解耦多尺度时间序列的过去信息和未来预测，实现了在长期和短期预测任务上的卓越性能和效率。

关键词：时序预测，多尺度融合，长时预测，解耦，MLP

原文解读链接：论文精读 | 2024 [ICLR] TimeMixer: 可分解多尺度融合的时间序列预测