时间序列+频域依旧王炸！真不试试这个省时省力的发文思路？

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频域+时间序列 不仅能提供更丰富的信息，还能提高模型性能和预测准确性。对于论文er来说，是个 可发挥空间大、可挖掘创新点多 的研究方向。 这是因为通过将时序数据从时域转换到频域，简化了数据处理，让我们更容易捕捉周期性和趋势，从而提高预测准确性。另外，利用频域分析方法，还能显著提升多变量和单变量预测任务中的模型性能。 因此这种方法 不仅提高了数据处理效率，还增强了模型的精确度和适用性 。比如代表模型CTFNet，它结合了卷积映射和时频分解的轻量级单隐层前馈神经网络，可以将多变量和单变量时间序列的预测误差分别降低 64.7% 和 53.7%！ 目前，时域分析和频域分析已经成为了时间序列领域的重要工具， 频域相关也逐渐成了顶会常客。 为帮助同学们获取论文灵感，本次我整理了 12种 结合创新方案 ，原文以及开源代码 ………………………………