यह शोधपत्र बड़े पैमाने के ट्रांसफ़ॉर्मर और हल्के एमएलपी मॉडलों की खूबियों और सीमाओं का विश्लेषण करता है, और एक नए हल्के समय श्रृंखला पूर्वानुमान मॉडल, वेवटीएस, का प्रस्ताव करता है। वेवटीएस वेवलेट ट्रांसफ़ॉर्म का उपयोग करके डेटा की आवधिक और गैर-स्थिर विशेषताओं को प्रभावी ढंग से कैप्चर करता है और एमएलपी का उपयोग करके पूर्वानुमान करता है। विशेष रूप से, मल्टीचैनल समय श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए डिज़ाइन किया गया वेवटीएस-एम मॉडल, विशेषज्ञों का मिश्रण (एमओई) संरचना और एक चैनल क्लस्टरिंग रणनीति को लागू करके मल्टीचैनल निर्भरताओं को कुशलतापूर्वक संभालता है। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि वेवटीएस मॉडल मौजूदा मॉडलों की तुलना में काफी कम मापदंडों के साथ अत्याधुनिक (एसओटीए) प्रदर्शन से बेहतर पूर्वानुमान प्रदर्शन प्राप्त करते हैं। विशेष रूप से, वेवटीएस-एम मल्टीचैनल डेटासेट पर महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार दिखाता है।
