特讯热点！超越Transformer：清华蚂蚁推出纯MLP架构，时序预测性能获突破性提升

超越Transformer：清华蚂蚁推出纯MLP架构，时序预测性能获突破性提升

北京，2024年6月14日 - 清华大学人工智能研究院蚂蚁智研团队近日宣布，他们提出了一种基于纯MLP（多层感知机）架构的时序预测模型，在多个公开数据集上取得了显著优于Transformer架构的成果。该研究成果将为时间序列预测领域带来新的技术范式，并有望在金融、医疗、物联网等众多行业得到广泛应用。

传统基于Transformer架构的时序预测模型，通常采用编码器-解码器结构，通过自注意力机制捕捉序列之间的依赖关系。然而，Transformer架构存在参数量大、计算复杂度高等问题，限制了其在长序列预测等场景中的应用。

清华蚂蚁团队提出的纯MLP架构，摒弃了自注意力机制，采用MLP网络直接对序列进行建模。得益于MLP架构的简洁性和高效性，该模型能够在保持精度的同时大幅降低计算成本。

在多个公开数据集上的实验证明，清华蚂蚁的纯MLP架构在短序列和长序列预测任务上均取得了最优结果。例如，在著名的股票价格预测数据集标杆之一Nasdaq 100上，该模型的平均误差率降低了15%以上。

清华蚂蚁团队的研究工作，为基于深度学习的时序预测模型提供了一种新的思路，有望推动该领域的技术进步和应用普及。

以下是对主要信息的扩充：

• 纯MLP架构的优势
  • 参数量更小，计算效率更高，模型更轻量化。
  • 训练速度更快，更容易部署到实际应用中。
  • 能够更好地捕捉长距离依赖关系，适用于长序列预测任务。
• 纯MLP架构的应用前景
  • 金融领域：股票价格预测、期货交易预测、风险评估等。
  • 医疗领域：疾病预测、生命体征预测、医疗影像分析等。
  • 物联网领域：传感器数据预测、设备故障预测、能源管理等。

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• MLP架构再创新高：清华蚂蚁提出纯MLP架构，时序预测性能突破瓶颈
• 超越Transformer架构的时序预测新范式：清华蚂蚁研究成果发布
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欧洲天然气供应风险依然存在：冬季或将面临考验

MHMarkets迈汇分析师指出，尽管欧洲天然气库存创历史新高，但俄罗斯供应中断、基础设施限制和液化天然气（LNG）运输瓶颈等因素仍对供应构成威胁，欧洲冬季或将面临天然气短缺考验。

欧洲天然气库存创纪录高位

根据欧盟统计局的数据，截至2024年6月18日，欧盟天然气库存量达到82%，高于去年同期的63%和五年平均水平的71%。这一方面得益于欧盟各国积极储气措施的实施，另一方面也由于今年冬季天气相对温和，天然气需求有所下降。

供应风险依然存在

然而，尽管天然气库存充足，但欧洲天然气供应仍面临以下风险：

• 俄罗斯供应中断风险: 俄罗斯是欧盟最大的天然气供应国，其供应量占欧盟天然气进口总量的约40%。近年来，由于俄乌冲突等因素，俄罗斯天然气供应已经出现断断续续的情况。未来，如果俄罗斯进一步削减或完全切断对欧天然气供应，将对欧洲天然气市场造成重大冲击。
• 基础设施限制: 欧洲天然气基础设施建设相对滞后，部分地区缺乏足够的天然气管道和储存设施，这限制了天然气的运输和储存能力。在冬季天然气需求激增的情况下，基础设施瓶颈可能会加剧天然气短缺问题。
• 液化天然气（LNG）运输瓶颈: 欧洲部分国家计划通过增加LNG进口来弥补俄罗斯天然气的缺口。然而，全球LNG产能有限，且主要集中在亚洲和中东地区。欧洲需要将LNG运输到长途目的地，这需要大量的LNG运输船舶和码头设施。目前，全球LNG运输能力仍然紧张，运输成本高昂，这也制约了欧洲LNG进口的步伐。

冬季考验或将到来

尽管欧盟采取了多项措施来降低天然气供应风险，但冬季天然气短缺的风险依然存在。如果今年冬季发生寒冬，或者俄罗斯进一步削减对欧天然气供应，欧洲可能会面临严重的天然气短缺问题。届时，天然气价格可能大幅飙升，并可能引发供暖、发电等行业的危机。

MHMarkets迈汇建议投资者关注以下因素：

• 俄罗斯与乌克兰局势的发展: 俄乌冲突是影响欧洲天然气供应的关键因素之一。投资者应密切关注两国局势的变化，并评估其对天然气供应的影响。
• 欧洲各国天然气储气政策: 各国天然气储气目标和进度将影响冬季天然气供应形势。投资者应关注相关政策的制定和实施情况。
• 全球LNG市场动向: 全球LNG供需状况和价格走势将影响欧洲LNG进口成本。投资者应关注LNG市场相关资讯。

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