谷歌研究开发的TimesFM代表了时间序列预测领域的重大进展

谷歌研究开发的TimesFM代表了时间序列预测领域的重大进展。这个预训练的基础模型以其能够处理长达2048个时间点的单变量时间序列预测而著称，适用于任何长度的预测时间跨度。它的独特之处在于可选的频率指示器，可以实现更加个性化的不同时间粒度的预测。尽管它主要专注于点预测，但TimesFM有趣地提供了10个实验性的分位数头，尽管在预训练后未校准。该模型的鲁棒性进一步增强，因为它能够通过线性插值填补缺失值，确保数据分析的连续性。 对于从业者和研究人员，通过GitHub上提供的timesfm库，使用起来非常方便，需要特定的参数进行模型初始化。该模型的多功能性体现在推断过程中对数组输入和pandas数据框的支持上，具有一个独特的频率指示器，有助于实现更准确的预测。TimesFM 2.0系列中包含多样化的预训练数据，突显了其在公平基准测试和在各个领域广泛应用的潜力。该模型并非谷歌官方支持的产品，但由谷歌研究开发，这凸显了其潜在的质量和对该领域的影响。- TimesFM是Google Research开发的预训练时间序列基础模型，用于时间序列预测。 - timesfm-2.0-500m是第二个开放模型检查点，可进行单变量时间序列预测。 - 安装和使用TimesFM需要按照GitHub仓库中的说明进行操作。 - 可以通过数组输入或pandas数据帧进行预测。 - TimesFM预期的频率指示器值为{0, 1, 2}，分别对应高频、中频和低频时间序列。 - TimesFM使用多个数据集进行预训练，包括azure_vm_traces、residential_load_power等。