时间序列带上预训练LLM，起步就是二区！

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今天给大家推荐一个起步就能发二区的idea： 时间序列+预训练大模型！ 这个方向不仅具有更强的泛化性和数据处理能力，还能实现更高的准确性。比如模型ViTST，便实现了42.8%的性能提升！ 主要在于，预训练大模型，通过在大规模多领域的数据集上进行训练，能学习到丰富的、跨领域的时间序列表示，在面对新的、没见过的时间序列数据时，具有更强的迁移性，从而有利于预测准确率的提升。 目前该领域的研究正在快速发展，想发论文的同学，可以多从 零样本和通用性 这两大重点方向入手。另外为方便大家找参考，我整理了 10个 时间序列+预训练大模型最新成果 ，全都已开源可复现。 扫码 添加小享， 回复“ 时序预训练 ”    免费获取 全部论文及代码合集 Time Series as Images: Vision Transformer for Irregularly Sampled Time Series 方法： 论文介绍了一种新颖 ………………………………