연구진은 심층 시계열 예측 모델의 복잡한 구조 대신, 핵심 구성 요소를 세분화하여 분석하는 TSCOMP 벤치마크를 제안했어요. TSCOMP는 데이터 전처리, 인코딩 전략, 네트워크 아키텍처, 최적화 방법 등 모델의 세부 구성 요소를 체계적으로 분해하고 성능을 평가해요. TSCOMP는 2만 건 이상의 모델-데이터셋 평가 결과를 담은 성능 코퍼스를 공개하여, 자동 구성 요소 선택 및 새로운 데이터셋에서의 모델 구축을 지원해요.