NTSF-linear 모델 구조

• Part A : Decomposition Part
  • Raw time- series data를 trend와 Remainder로 Decomposition
  • Decomposition을 했을때 좀 더 정확한 forcasting 할 수 있음(moving average를 이용)
• Part B: 1-Layer linear network
  • 각각 1-layere linear network를 적용
  • Decomposed Trend와 Remainder에 대한 feature 추출
• Forecating output
  • 두개의 linear network의 output을 더해줌

Dlinear -S

• 각 variate끼리 같은 weight를 공유

Dlinear - I

• 각각 의 vaiate들이 각자 다른 weight를 사용하는 경우

Experiment

FEDformer