TiDE: Zeitreihen-Dichter-Encoder

TiDE (Time-series Dense Encoder) ist eine MLP-basierte Encoder-Decoder-Architektur für die langfristige multivariate Zeitreihenprognose, die 2023 von Abhimanyu Das und Kollegen bei Google Research eingeführt wurde. Das Modell kodiert vergangene Zeitreihenbeobachtungen zusammen mit statischen und dynamischen Kovariaten durch gestapelte Dense (MLP)-Schichten und dekodiert dann eine latente Darstellung in zukünftige Prognosen. TiDE zeigt, dass einfache lineare und dichte Architekturen Transformer-basierte Modelle auf Standard-Benchmarks für langfristige Prognosen erreichen oder übertreffen können, während sie deutlich schneller sind.