Что такое PatchTST?

PatchTST — это метод для прогнозирования временных рядов, основанный на трансформерах. В отличие от классических моделей, PatchTST разбивает временной ряд на патчи (короткие последовательности), которые затем подаются на вход трансформеру. Такой подход позволяет эффективно захватывать локальные и глобальные зависимости во временных данных, улучшая качество предсказаний.

Основные преимущества PatchTST:

• Использование патчей снижает вычислительную сложность.
• Трансформер хорошо моделирует долгосрочные зависимости.
• Подходит для различных задач прогнозирования временных рядов.

Пример использования PatchTST в задаче прогнозирования временного ряда может выглядеть так (псевдокод):

# Разбиение временного ряда на патчи
patches = create_patches(time_series, patch_size=16)

# Передача патчей в трансформер
predictions = PatchTSTModel(patches)

Таким образом, PatchTST сочетает преимущества трансформеров и локального анализа временных рядов.