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[AAAI 2023] Transformer 时序预测还不如线性模型 . . .
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（1）如何将序列模型应用到时序数据中（2021-2022年）在这个初期阶段，大家都在试图解决如何将经典的序列模型结构（比如Transformer、RNN）结合进时序建模这一特定任务中。这一阶段的代表性工作有：Informer、Autoformer、FEDformer、Non-stationary Transformer等。
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超强预测模型：二次分解-组合预测 | 一、二次分解：VMD . . .
这种组合模型的优势在于充分发挥了Informer和LSTM各自的优点，通过二次分解的方式更好地提取了输入序列的特征，为序列预测任务提供了更为强大的建模能力。实验表明，该组合模型方法在多个数据集上均表现出卓越的效果！！！
建模先锋的想法: 王炸组合！二次分解 + 并行预测模型 . . .
强噪声干扰：工业传感器信号中的高频噪声掩盖真实模式多季节性与趋势耦合：如电力负荷数据（日周期+周周期+节假日趋势）长期依赖与短期波动并存：如股票价格序列针对以上问题，本期提出一种基于STL+VMD二次分解，Informer-LSTM的并行预测模型，该

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