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点关注，不迷路，用心整理每一篇算法干货~ 后台留言” 交流 “， 加入圆圆算法交流群~ 公众号后台可领取星球 优惠券 ~ （ 已有 930+ 同学加入学习， 700+ 干货笔记） 今天给大家介绍一篇香港科技大学、微软亚研院联合发布的时间序列预测Transformer模型工作。这篇文章的核心点是打造一个适用于可变预测窗口长度的Transformer时序预测基础模型，提升时序预测模型的灵活性。 论文标题 ：ElasTST: Towards Robust Varied-Horizon Forecasting with Elastic Time-Series Transformer 下载地址 ： https://arxiv.org/pdf/2411.01842v1 1 研究背景 现有的基于Transformer的时间序列预测模型，基本只能支持固定窗口的预测。这种建模方式，在训练阶段就固定了历史窗口长度和未来窗口长度，导致模型的灵活性较差。当需要扩长预测窗口时，只能重新训练，或者在原来模型基础上做一些预测长度的延
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