AdaMamba 提出频率门控长期时间序列预测方法

Xudong Jiang 等作者提交论文预印本，提出 AdaMamba 长期时间序列预测方法。该方法由交互学习模块和自适应频率门控状态空间模块组成，后者生成上下文相关的频率基，并将时间遗忘统一为单一时间-频率门，直接调制状态演化，从而把输入相关的频率信息显式纳入时间依赖建模。 作者称，在七个公开 LTSF 基准和四个领域特定数据集上，AdaMamba 持续优于 SOTA 基线，同时保持有竞争力的计算效率。这些比较结果来自论文自述，尚未经独立验证。

AI 根据报道生成 · 51 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。