TimeMixer: Mezcla Decomponible Multiescala para Pronóstico de Series Temporales

TimeMixer es una arquitectura de pronóstico de series temporales basada en descomposición y sin atención, introducida por Wang et al. en ICLR 2024. La idea central es desentrelazar los componentes estacionales y de tendencia en múltiples escalas temporales construidas mediante agrupamiento promedio (average pooling), y luego mezclar información entre esas escalas utilizando bloques MLP ligeros. Al manejar resoluciones gruesas (dominantes en tendencia) y finas (dominantes en estacionalidad) por separado y combinar sus predicciones, TimeMixer evita el costo cuadrático de la atención mientras captura patrones temporales tanto locales como globales.