长期时间序列预测一直是一个挑战，而xLSTM技术的出现为此提供了一种解决方案。xLSTM是一种基于LSTM网络的扩展，它利用了时间编码技术来增强长期时间序列的建模能力。相比于传统LSTM，xLSTM通过引入时间编码和深层结...

ViTime是一种用于时间序列预测的基础模型，它利用的是视觉智能而非传统的数值数据拟合。与传统的时间序列预测模型不同，ViTime通过视觉智能来捕捉数据的模式和趋势，从而提供更准确的预测。这种新颖的方法为时间序列...

近期，一种名为TimeSieve的新模型在时间序列预测领域引起了广泛关注。时间序列预测是一种常见的数据分析方式，它通过分析历史数据，预测未来的趋势。然而，这种方法面临着许多挑战，如数据不稳定、趋势不明显等问题...

时序证据融合网络（TEFN）是GitHub最近发布的一种全新深度学习模型，旨在提升长期时间序列预测的准确性和稳定性。这一模型结合了信息融合和证据理论，通过专门的模块来提高预测的准确性和稳定性。其主要特点是能够综...

近期，研究人员开发了一种新的时序基础模型，名为TimesFM。该模型可应用于各种时间序列预测问题，包括股票价格、气象数据和交通流量等。TimesFM的优点在于能够处理数据的多种特征，如周期性、趋势性和季节性等。此外...

Lag-Llama是一种基于Transformer的模型，可在零样本和少样本泛化方面表现出色，并在广泛的时间序列数据上进行了预训练。通过对少量数据进行微调，它超越了现有深度学习方法的最新性能，标志着时间序列分析基础模型的...