xLSTMTime：利用xLSTM进行长期时间序列预测

本文介绍了一种名为xLSTMTime的新型长期时间序列预测模型，该模型改进了现有的扩展LSTM（xLSTM）架构。xLSTMTime利用指数门控和改进的记忆结构，在多个真实数据集上超越了Transformer等现有模型。研究结果表明，改进后的循环架构在长期时间序列预测任务中可与基于Transformer的模型相媲美，为时间序列预测领域提供了新的可能性。