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摘要
时间序列预测通过建模数据在历史时间上的演化过程以得到未来数据的变
化和趋势,从而为可靠决策提供重要依据。时间序列预测在金融、能源规划、疾
病预防等实际场景中具有重要的应用价值。目前,时间序列预测一般采用深度神
经网络学习复杂非线性特征表示,建模历史时间序列中的时序依赖关系,预测未
来序列的数值。然而,多变量时间序列空间上的多维度和时间上的非平稳使得基
于深度学习的有效特征表示和时序依赖建模变得困难,严重影响模型的预测性
能。因此,以多变量时间序列为研究对象,基于多变量时间序列的时空性、非平
稳
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