站長之家(ChinaZ.com) 5月13日 消息:Google Research最近開發(fā)了一種創(chuàng)新的時間序列預(yù)測模型，名為TimesFM（Time Series Foundation Model）。這項技術(shù)能夠利用大量歷史數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)事件的模式和趨勢，進而對新的、未見過的數(shù)據(jù)做出準(zhǔn)確的預(yù)測。時間序列預(yù)測在商業(yè)、金融、科研等多個領(lǐng)域都極為重要，能夠幫助人們做出更明智的決策。

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模型特點

TimesFM是一種預(yù)訓(xùn)練的僅解碼器基礎(chǔ)模型，專門針對時間序列預(yù)測而設(shè)計。它無需編碼器，優(yōu)化了對上下文長度最多512個時間點和任何時間跨度的單變量時間序列預(yù)測。模型專注于點預(yù)測，盡管提供了分位數(shù)頭部的實驗性支持，但在預(yù)訓(xùn)練后尚未進行校準(zhǔn)，因此不提供概率預(yù)測。

核心功能

• 優(yōu)化預(yù)測:針對上下文長度最多512個時間點的單變量時間序列進行優(yōu)化。

• 點預(yù)測:專注于點預(yù)測而非概率預(yù)測。

• API支持:提供API以支持?jǐn)?shù)組輸入或Pandas數(shù)據(jù)框進行預(yù)測。

• 頻率適應(yīng)性:支持不同頻率的時間序列輸入，并提供頻率指示器。

• 預(yù)訓(xùn)練模型:提供預(yù)訓(xùn)練的模型檢查點，方便用戶使用。

TimesFM的應(yīng)用范圍廣泛，商家可以利用它來預(yù)測未來產(chǎn)品的需求，金融分析師可以預(yù)測股市的變動，甚至可以用于預(yù)測天氣變化。通過這種模型，企業(yè)和個人可以更好地規(guī)劃未來，減少不確定性帶來的風(fēng)險。

TimesFM的推出，標(biāo)志著時間序列預(yù)測技術(shù)的又一進步。它不僅能夠提高預(yù)測的準(zhǔn)確性，還能加快預(yù)測的速度，這對于需要快速響應(yīng)市場變化的企業(yè)和機構(gòu)來說尤為重要。此外，TimesFM的預(yù)訓(xùn)練特性也意味著用戶可以快速部署模型，而無需從頭開始訓(xùn)練，大大節(jié)省了時間和資源。

隨著TimesFM的不斷發(fā)展和完善，我們可以預(yù)見，它將在未來的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。Google Research的這一創(chuàng)新成果，無疑為時間序列預(yù)測領(lǐng)域帶來了新的活力和可能性。

項目地址：https://github.com/google-research/timesfm

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