MIT等华人团队发布通用时序TimeMixer++架构，8项任务全面领先

TimeMixer++是由MIT、港科大、浙大和格里菲斯大学联合开发的新型时间序列分析模型。该模型通过多尺度和多分辨率的方法，将时间序列转化为多分辨率时序图，并在时域和频域中进行特征提取，实现了在长程预测、短程预测、时序分类、异常检测等8项任务上的全面超越。实验结果表明，TimeMixer++不仅在性能上超越了现有Transformer模型，还在内存占用和训练时间上表现出高效性，为时序分析领域带来了新的思路和应用前景。
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