今天，我将介绍一种基于多级小波分解的时序预测算法——WPMixer，该算法旨在有效捕捉时间序列数据中的多分辨率信息，涵盖时间域和频率域的特征。随着数据的复杂性和多变性增加，传统的时间序列预测方法往往难以处理数据中的突然波动和长期依赖关系。WPMixer通过引入小波变换的多级分解，能够在多个尺度上同时提取时序数据的局部和全局特征，从而增强模型对数据复杂性和变化模式的适应性。此外，WPMixer采用补丁和嵌入混合器策略，进一步提高了模型的表达能力，使其在实际应用中具有较强的预测性能和计算效率。
在接下来的讨论中，我将详细探讨WPMixer模型的架构、优势以及在多个时间序列预测任务中的实验表现。老样子，我还是会按照论文的框架来对文章进行详细解读。
完整文章链接：WPMixer: 基于多级小波分解的时间序列预测算法
