En el ámbito del pronóstico de series temporales multivariadas (MTSF), las últimas aplicaciones de aprendizaje profundo muestran que los modelos univariados suelen superar con frecuencia a los multivariados. Para abordar las deficiencias en los modelos multivariados, se ha introducido un método para Construir Series Temporales Auxiliares (CATS) que funcionan como un mecanismo de atención contextual temporal en 2D, generando Series Temporales Auxiliares (ATS) a partir de Series Temporales Originales (OTS) para representar e incorporar de manera eficaz las relaciones entre las series para el pronóstico. Los principios clave de ATS -continuidad, dispersión y variabilidad- se identifican e implementan a través de diferentes módulos. Incluso con un predictor central básico de dos capas como MLP, CATS logra un estado del arte, reduciendo significativamente la complejidad y los parámetros en comparación con los modelos multivariados anteriores, lo que lo convierte en una solución eficiente y transferible para MTSF.
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