서로 다른 변수간의 complex inter -dependency를 고려해야함

Light TS 모델 구조

• Part A : Down -sampling Part

  • Down-sampling해도 times series data는 information을 유지, localPattern과 Global pattern을 함께 포착할수 있는 Sampling 방법론 제안
  • Temporal Projection
    • Temporal dimension을 각 column에 따라서 feature 추출
  • Channel Projection
    • 각 Row에 MLp를 적용
  • Output Projection
    • feature demension F로 featuremap mapping
  • Down - sampling Part
    • Countinuous- sampling
      • 연속된 시퀀스
    • Interval - Sampling
      • 고정된 시퀀스

• Part B: Prediction Part

  • Part A의 feature들을 concat
  • IE Matrix에 input

Experiments

• Long sequence forcasting

  • MSE

• Short sequence forcating

  • Root relative squared error(RSE)

• MTGNN

• SCINET

• Autoformer