预处理感知基准：优化预处理可提升预测性能

一项预处理感知的时间序列预测基准研究在 29,000 条 M4 时间序列上，用 16 种可逆预处理流程评估了 11 个预测模型，结论是预处理是预测性能的关键驱动因素。 按序列优化预处理可为所有被测模型带来约 27% 至 87% 的提升，缺乏内置预处理的架构改善最明显，使更简单的架构足以与现代 SOTA 模型竞争。 该基准的全部资源与实验结果已存入一个综合元数据集，以支持后续元学习任务。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。