提出PCR时间序列预测方法

Bashar Khoury、Shadi Omari和Assaf Schuster提出PCR时间序列预测方法；研究在11个数据集和3种骨干网络的受控比较中发现，信息量更高的通道分配优于容量匹配的共享模型和随机分配。 PCR围绕冻结的预训练预测器训练低秩残差专家，并交替进行通道专属混合权重的精确条件估计与梯度训练。研究还发现，在冻结Transformer骨干上，持久通道混合平均优于依赖输入的路由，并提出合成数据集GalaxyTS用于分析专门化的收益。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。