Точное и эффективное многоканальное прогнозирование временных рядов с использованием механизма предупреждения

arXiv:2603.18712v3 Annualce Type: заменить резюме: задача многоканального прогнозирования временных рядов является повсеместной во многих областях, таких как финансы, управление производственно-сбытовой цепью и планирование энергетики. Крайне важно эффективно выявлять сложные динамические зависимости внутри каналов и между ними для точного прогнозирования. Однако традиционный метод не уделяет достаточного внимания изучению взаимодействия между каналами. В настоящем документе предлагается новая архитектура Linear-Network (Li-Net), предназначенная для многоканального прогнозирования временных рядов, в которой отражены линейные и нелинейные зависимости между каналами. Li-Net динамическо сжимает представления между последовательности и размерами каналов, обрабатывает информацию через компактный нелинейный модуль и впоследствии реконструирует прогнозы. Кроме того, Li-Net интегрировал ограниченный механизм внимания Top-K Softmax в многомасштабную систему прогнозирования для решения этих проблем. Одним из ключевых нововведений является его способность к плавному внедрению и