2022年后提出的时间序列预测算法有哪些，具体说明

2022年后提出的时间序列预测算法有很多，以下是其中一些比较流行的算法：

1. Transformer-based Time Series Forecasting

这种算法采用了Transformer模型来进行时间序列预测。与传统的LSTM和GRU相比，Transformer在处理长序列数据时具有更好的效果。该算法通过自回归的方式进行预测，并且可以利用多层Transformer模型来提高预测精度。

2. DeepAR

DeepAR是Amazon开发的一种时间序列预测算法，它基于RNN模型，并且采用了门控循环单元（GRU）作为网络单元。该算法可以进行多步预测，并且可以利用多维时间序列数据进行预测。它还可以通过考虑外部因素来提高预测精度。

3. CNN-based Time Series Forecasting

这种算法采用了卷积神经网络（CNN）来进行时间序列预测。与传统的RNN相比，CNN可以更好地处理长序列数据，并且可以通过多通道卷积来考虑不同时间尺度的信息。该算法也可以通过堆叠多层CNN来提高预测精度。

总的来说，这些算法都是在传统的时间序列预测算法基础上进行了改进和创新，以提高预测精度和适应更加复杂的应用场景。