ATFNet: شبكة مُجمَّعة زمنية-تكرارية تكيفية للتنبؤ بالسلسلة الزمنية على المدى الطويل

يُعد التحليل المُعقد لبيانات السلاسل الزمنية مُستفيدًا بشكل كبير من المزايا الفريدة التي تقدمها التمثيلات في المجال الزمني والمجال الترددي. في حين أن المجال الزمني يتفوق في تمثيل الاعتماديات المحلية، خاصة في السلاسل غير الدورية، فإن المجال الترددي يُبرز قوته في التقاط الاعتماديات العالمية، مما يجعله مثاليًا للسلاسل التي تُظهر أنماطًا دورية واضحة. وللاستفادة من قوتَيْ هذا النهج معًا، نقترح إطارًا مبتكرًا يُسمى ATFNet، يدمج ما بين وحدة في المجال الزمني ووحدة في المجال الترددي، بهدف التقاط الاعتماديات المحلية والعالمية في آنٍ واحد ضمن بيانات السلاسل الزمنية. وبشكل خاص، نقدّم آلية جديدة تُسمى "وزن طاقة التوافقيات المهيمنة"، والتي تُعدّ آلية ديناميكية لتعديل الأوزان بين الوحدتين بناءً على درجة الدورية في السلسلة الزمنية المدخلة. وفي وحدة المجال الترددي، نُحسّن التحويل الترددي المنفصل (DFT) التقليدي عبر تطوير نسخة موسعة منه تُسمى "DFT الموسّع"، المصممة لمعالجة تحدي تزامن الترددات المنفصلة. بالإضافة إلى ذلك، تقدّم آلية "الانتباه الطيفي العقدي" التي نقترحها نهجًا جديدًا لاستكشاف العلاقات المعقدة بين مختلف التوافيق الترددية. وقد أظهرت تجارب واسعة النطاق على عدة مجموعات بيانات واقعية أن إطار ATFNet يتفوّق على أحدث الأساليب الحالية في التنبؤ بسلاسل زمنية طويلة المدى.