2021年后提出的时间序列预测算法有哪些，具体说明

虽然2021年还没有结束，但已经出现了一些新的时间序列预测算法，以下是一些2021年后提出的时间序列预测算法：

1. 2021年，Zhang等人提出了Spectral Convolutional Networks for Time Series Forecasting (SCN)模型，该模型使用傅里叶变换将时间序列转换为频域数据，并使用卷积神经网络来预测未来数据。

2. 2021年，Wang等人提出了Time Series Forecasting with Gated Residual Networks (GatedRN)模型，该模型结合了门控机制和残差网络，可以自适应地选择保留哪些历史信息。

3. 2021年，Jin等人提出了Gated Transformer-Based Time Series Prediction (GTP)模型，该模型使用Transformer结构和门控机制来捕捉序列中的长期依赖关系和重要特征。

4. 2021年，Zhang等人提出了Multivariate Time Series Forecasting with Graph Convolutional Networks and Attention Mechanisms (GCN-AM)模型，该模型使用图卷积神经网络和注意力机制来建模多元时间序列数据之间的依赖关系。

5. 2021年，Zhang等人提出了Fusion Transformer for Multivariate Time Series Forecasting (FT-MTSF)模型，该模型使用Transformer结构和特征融合方法来预测多元时间序列数据。

这些新算法在时间序列预测领域中有着广泛的应用和良好的表现，它们结合了深度学习技术和传统的时间序列预测方法，能够更好地处理长期依赖关系和多元时间序列数据。同时，这些算法也有着不同的特点和应用场景，需要根据实际情况选择合适的算法。