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时间序列预测还能在进步吗？
我从2021年开始做一些深度时序模型的研究，仅根据我的个人感受，我觉得时序模型的研究主要经历了下面三个阶段，每个阶段都有大家重点关注的，想要解决的“热点问题”。
（1）如何将序列模型应用到时序数据中（2021-2022年） 在这个初期阶段，大家都在试图解决如何将经典的序列模型结构（比如Transformer、RNN）结合进时序建模这一特定任务中。
这一阶段的代表性工作有：Informer、Autoformer、FEDformer、Non-stationary Transfor…。
郑重申明：某某网络以外的任何单位或个人，不得使用该案例作为工作成功展示！
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