文章预览
本文 约1800字 ，建议阅读 5分钟 TSMamba通过其创新的架构设计和训练策略，成功解决了传统时间序列预测模型面临的多个关键问题。 在当今数据驱动的世界中，时间序列预测在多个领域扮演着关键角色。从医疗保健分析师预测患者流量，到金融分析师预测股市趋势，再到气候科学家预测环境变化，准确的时间序列预测都至关重要。然而，传统的预测模型面临着三个主要挑战： 数据获取难度： 对于新兴模式的预测，相关训练数据往往难以获取或收集。例如，LOTSA（最大的公开时间序列数据集）仅包含约270亿个时间点，而相比之下，NLP领域的数据集如RedPajama-Data-v2包含数十万亿个标记。 泛化能力受限： 传统模型难以在不同领域和应用场景之间迁移，每个新场景都需要重新训练模型。 数据效率低下： 在训练数据有限的情况下容易出现过拟合现象。 论文
………………………………
