FreDF用频域学习缓解多步预测偏差

Hao Wang等提出Frequency-enhanced Direct Forecast（FreDF），通过在频域学习多步时间序列预测，寻求缓解未来标签自相关造成的直接预测目标偏差。论文摘要称，该方法兼容多种预测模型，并在实验中显著优于现有最先进方法；代码已发布至GitHub。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。