CometNet revolutioniert Langzeit‑Vorhersagen von Zeitreihen
In der Welt der Zeitreihenanalyse ist die Vorhersage über lange Zeiträume entscheidend, doch bisherige Modelle stoßen an ihre Grenzen. Der Hauptgrund liegt im sogenannten „Rezeptionsfeld‑Engpass“, der die Fähigkeit einschränkt, weitreichende Abhängigkeiten zu erfassen. Traditionelle Transformer‑ und MLP‑basierte Ansätze nutzen meist feste Rückblickfenster, wodurch wichtige langfristige Muster übersehen werden. Eine bloße Verlängerung dieser Fenster führt zu enormen Rechenaufwand und verwischt die relevanten Signale mit historischem Rauschen.
