ARMD模型

上海交通大学和东方理工的研究团队提出了一种新的自回归移动扩散模型（ARMD），旨在解决当前基于扩散的时间序列预测方法在时间连续性上的不足。ARMD 模型利用历史数据预测未来，通过滑动操作生成中间状态，与传统方法不同的是，它实现了采样和预测目标的统一，提升了时间序列预测的效果。