## 1. 模型效果 TimesNet是清华大学软件学院团队提出的一种任务通用的时序基础模型，从一个全新的多周期（Multi-periodicity）视角对时序变化进行了分析，论文被ICLR 2023接收。TimesNet五项时序任务上均达到了SOTA。在时序预测的Electricity数据集上，预测长度为96时，TimesNet实现了0.168的MSE和 0.272的MAE性能指标。 <div align=center> <img width="700" src="https://user-images.githubusercontent.com/18344247/255519800-052af41d-c8cf-42d5-a9a4-c3a576b4f06f.png"> </div> 更多关于PaddleTS的内容，可以点击 [PaddleTS 仓库](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleTS) 进行了解。