PatchTST

PatchTST（Patch Time Series Transformer）由IBM于2023年提出，它借鉴了Vision Transformer中的patch思想，将输入时间序列划分为多个不重叠的patch，每个patch作为一个token输入Transformer。这种方法降低了序列长度，减少了计算复杂度，同时保留了局部语义信息。模型采用通道独立策略，即每个变量单独处理，共享权重，有效提升了长期预测的准确性和效率。