在一系列时间序列预
Posted: Sat Jul 12, 2025 5:03 am
ETSformer 执行三个主要步骤（分解、外推、合成）来生成最终预测。ETSformer 的编码器和解码器将输入数据转换为输出预测，并在此过程中提取和外推水平、增长和季节性因素。
ETSformer 可以构建可解释的、季节性趋势分解的预测，并通过测应用程序和数据集中实现最先进的性能证明了其有效性。
我们已经发布了我们的代码，以促进 ETSformer 在时间序列预测方面的进一步研究和工业应用。
探索更多
Salesforce AI Research 诚邀您深入了解本博文中讨论的概念（请参阅下方链接）。欢迎通过社交媒体和我们的网站与我们联系，定期获取本研究项目及其他研究项目的最新消息。
了解更多信息：查看我们的研
主站点：要了解有关 Salesforce AI Research 所有激动人心的项目的更多信息，请访问我 手机号数据库列表 们的主网。
关于作者
Gerald Woo是 Salesforce Research 工业博士项目的博士生。他的研究重点是深度学习的时间序列建模。
Chenghao Liu是 Salesforce 亚洲研究院的高级应用科学家，致力于 AIOps 研究，包括时间序列预测、异常检测和因果机器学习。
Donald Rose是 Salesforce AI Research 的技术作家。他拥有加州大学欧文分校计算机科学博士学位，擅长多个项目的内容创作，例如博客文章、视频脚本、新闻通讯、媒体/公关材料、教程和研讨会。他乐于帮助研究人员将他们的研究成果转化为面向更广泛受众的出版物，并撰写有关 AI 的评论文章。
ETSformer 可以构建可解释的、季节性趋势分解的预测，并通过测应用程序和数据集中实现最先进的性能证明了其有效性。
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Gerald Woo是 Salesforce Research 工业博士项目的博士生。他的研究重点是深度学习的时间序列建模。
Chenghao Liu是 Salesforce 亚洲研究院的高级应用科学家，致力于 AIOps 研究，包括时间序列预测、异常检测和因果机器学习。
Donald Rose是 Salesforce AI Research 的技术作家。他拥有加州大学欧文分校计算机科学博士学位，擅长多个项目的内容创作，例如博客文章、视频脚本、新闻通讯、媒体/公关材料、教程和研讨会。他乐于帮助研究人员将他们的研究成果转化为面向更广泛受众的出版物，并撰写有关 AI 的评论文章。