Čo je PatchTST?

PatchTST je metóda na predikciu časových radov založená na transformeroch. Na rozdiel od klasických modelov, PatchTST rozdeľuje časový rad na časti (krátke sekvencie), ktoré sa následne vkladajú do transformera. Tento prístup umožňuje efektívne zachytiť lokálne aj globálne závislosti v časových dátach a zlepšiť kvalitu predpovedí.

Hlavné výhody PatchTST:

• Použitie častí znižuje výpočtovú zložitosť.
• Transformer dobre modeluje dlhodobé závislosti.
• Vhodný pre rôzne úlohy predpovede časových radov.

Príklad použitia PatchTST v úlohe predpovede časových radov môže vyzerať takto (pseudokód):

# Rozdelenie časového radu na časti
patches = create_patches(time_series, patch_size=16)

# Odovzdanie častí do transformera
predictions = PatchTSTModel(patches)

Týmto spôsobom PatchTST kombinuje výhody transformerov a lokálnej analýzy časových radov.