该模型已应用于电网负荷预测。
相关论文已被机器学习峰会icml2022收录。
据了解，icml是机器学习领域的顶级学术会议，论文fed former: frequency enhanced由达摩院决策智能实验室分解 transformer for long term series forecasting专注于机器学习的经典问题:时间序列预测 预测).时间序列预测是指利用历史数据预测未来信息。
预测可分为短期、中期和长期预测。
预测的时间窗口越长，预测的难度就越大。
这项技术广泛应用于气象、电力、零售、交通等诸多行业。
传统的时间序列预测模型一般采用lstm、cnn等方法，精度和使用场景有限，无法处理大规模数据。
近年来，研究者开始将变压器模型引入到长时间序列预测中，但效果仍不尽如人意。
该模型核心的注意机制模块对时间序列数据不够敏感。
阿里达摩院这次提出的新模型fedformer结合了变压器和经典信号处理方法。
比如利用傅立叶/小波变换将时域信息分解为频域信息，使变换器更好地学习长时间序列中的相关性；fedformer还能消除干扰，具有更好的鲁棒性。
在新模型中，特别设计了周期性趋势项分解模块，通过多重分解，减少投入产出波动，进一步提高预测精度。
实验表明，达摩院的新模型在电力、交通、气象等6个标准数据集上取得了最好的记录，预测精度比之前业界最好的模型分别提高了14.8%(多变量)和22.6%(单变量)。
目前，该模型已经走出实验室，完成了在区域电网中的概念验证，明显提高了电网负荷预测的准确性。
如今，基于自主研发的时间序列预测、mindopt、安全强化学习等底层技术，达摩院打造的绿色能源ai已逐步落地全国多个电网和发电企业，推动电网绿色能源消纳和安全运行。
值得一提的是，据天眼查资料显示，阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司于7月1日公开了一项“机器客服训练系统及其方法、语音应答方法和电子设备”的专利，申请公开号为cn114692891a，申请日为2022年1月29日。
专利摘要显示，本申请提供了一种机器客服培训系统及其方法、语音回复方法和电子设备。
机器客服培训系统包括机器客服模型、用户模型、奖励参数配置组件和终止组件。
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