史诗级突破！基于零样本学习的仅解码器时间序列预测模型--TimesFM

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时间序列预测作为推动大多数业务发展的关键驱动力，目前它主要通过传统的机器学习/神经网络模型进行预测，但谷歌最近发布的 TimesFM模型 却实现了通过 零样本学习 进行时间序列预测的重大突破！ 传统时间序列预测方法 在当前的工业界和学术研究中，时间序列预测采用了多种不同的方法。 所选方法通常取决于数据的特性以及具体的预测任务，市场上，已涌现出多种前沿模型并被广泛应用。 让我们来回顾一些最先进的模型： ARIMA（自回归差分移动平均）模型 ARIMA是一种经典的统计模型，结合了自回归（AR）和移动平均（MA）的特性。它在处理具有强烈季节性或趋势性的时间序列数据时表现出色。 LSTM（长短期记忆）网络 LSTM是一种特殊类型的循环神经网络（RNN）。作为深度学习模型，LSTM旨在捕捉序列数据中的长期依赖关系，非常适合于时间 ………………………………