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清华大学最新发布:统一时序预测模型,上下文长度首次扩展至千级别,适用各类数据集

圆圆的算法笔记  · 公众号  ·  · 2024-10-13 09:46

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点关注,不迷路,用心整理每一篇算法干货~ 后台留言” 交流 “, 加入圆圆算法交流群~ 👇🏻扫码👇🏻 加入 圆圆算法知识星球~ ( 已有 870+ 同学加入学习, 700+ 干货笔记) 今天给大家介绍一篇清华大学的时间序列预测最新工作,提出了统一的Transformer时序预测模型,能同时处理单变量和多变量时序预测,并将时序预测的上下文长度首次扩充到千级别。 论文标题 :TIMER-XL: LONG-CONTEXT TRANSFORMERS FOR UNIFIED TIME SERIES FORECASTING 下载地址 : https://arxiv.org/pdf/2410.04803v1 1 背景 构建类似NLP领域的统一大模型是时序预测领域近期研究的焦点。虽然前序已经涌现很多工作,但是这些建模方法只能处理最多几百长度的上下文序列,比如根据历史200个数据点预测未来时刻的序列值。而NLP中的建模可以利用千级别甚至万级别的上下文信息。历史序列长度的不足,导致时 ………………………………

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