TimesFM 2.0是谷歌研究团队推出的开源时间序列预测模型。具备强大的预测能力,可处理长达2048个时间点的单变量时间序列,支持任意预测时间跨度。模型采用仅解码器架构,结合输入修补和修补掩码技术,实现高效训练与推理,支持零样本预测。预训练数据集丰富,涵盖多个领域,使模型具有良好的泛化能力。TimesFM 2.0可用于零售销量预测、金融市场走势分析等常见场景,能在网站流量预测、环境监测、智能交通等众多领域发挥重要作用,为各行业提供有力的决策支持。


TimesFM 2.0是谷歌研究团队推出的开源时间序列预测模型。具备强大的预测能力,可处理长达2048个时间点的单变量时间序列,支持任意预测时间跨度。模型采用仅解码器架构,结合输入修补和修补掩码技术,实现高效训练与推理,支持零样本预测。预训练数据集丰富,涵盖多个领域,使模型具有良好的泛化能力。TimesFM 2.0可用于零售销量预测、金融市场走势分析等常见场景,能在网站流量预测、环境监测、智能交通等众多领域发挥重要作用,为各行业提供有力的决策支持。
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