TimeMixer

算法介绍

TimeMixer: Decomposable Multiscale Mixing for Time Series Forecasting （TimeMixer）：TimeMixer是一种基于MLP的架构，通过Past-Decomposable-Mixing（PDM）和Future-Multipredictor-Mixing（FMM）模块，利用多尺度混合的方式来有效处理时间序列中的复杂变化。PDM通过分解和混合季节性与趋势成分，FMM则集成多个预测器以增强多尺度预测能力，从而提高长短期预测的准确性和效率。

模型信息

模型更新日期和预测日期：

信号预测结果

未来1日信号预测排序前10：

未来1日信号预测排序末10：

回测结果报告

风险分析报告

信号预测模型评估

参考文献

• Wang S, Wu H, Shi X, et al. Timemixer: Decomposable multiscale mixing for time series forecasting[J]. arXiv preprint arXiv:2405.14616, 2024.