長期金融時系列予測のための先進的特徴エンジニアリングとDS Encoder Informer アーキテクチャを活用した新しいモデル「Enhanced LFTSformer」

本研究は、VMD-MIC+FEによる高度な特徴エンジニアリング、DS Encoder Informer アーキテクチャ、GC強化Adam最適化アルゴリズム、動的損失関数の導入により、従来の機械学習モデルや他のInformer系アーキテクチャを大幅に上回る長期金融時系列予測精度を実現した新しいモデル「Enhanced LFTSformer」を提案する。