RESEARCH27
FTimeXer: Frequency-aware Time-series Transformer with Exogenous variables for Robust Carbon Footprint Forecasting
arXiv CS.LG·6 de abril de 2026
FTimeXer é um Transformer de séries temporais com consciência de frequência proposto para previsão robusta da pegada de carbono da rede elétrica. Ele aborda a não-estacionariedade e entradas exógenas irregulares através de uma ramificação de frequência baseada em FFT e um esquema de treinamento robusto.
Dados ExógenosPegada de CarbonoMachine LearningIAPrevisãoFFTSustentabilidadeSéries TemporaisTransformers
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