该研究提出显式周期引导的长期时间序列预测方法，核心包括Periodformer和CycleNet两种模型。Periodformer通过周期注意力机制显式捕捉长期周期性模式，降低计算复杂度；CycleNet利用可学习循环队列提取全局周期成分，并对残差进行预测。两者均通过显式周期性建模有效提升预测精度与效率，在多项基准测试中表现优异，尤其适用于电力、能源等周期性显著的数据。
显式周期引导的长时序列预测-邵羊飞原创文章，作者：BFS，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2025/11/03/%e6%98%be%e5%bc%8f%e5%91%a8%e6%9c%9f%e5%bc%95%e5%af%bc%e7%9a%84%e9%95%bf%e6%97%b6%e5%ba%8f%e5%88%97%e9%a2%84%e6%b5%8b/