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Zero-Shot Load Forecasting Based on Large Language Models
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内容提要
本研究提出了一种新的零-shot负荷预测方法，利用Chronos模型在数据稀缺情况下实现准确预测。模拟结果表明，该模型在五个真实数据集上的表现优于九个基线模型，尤其在预估精度方面显著提升。
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关键要点
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本研究提出了一种新的零-shot负荷预测方法。
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采用了先进的Chronos模型，适用于数据稀缺情况。
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Chronos模型利用广泛的预训练知识，实现准确预测。
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模拟结果显示，Chronos模型在五个真实数据集上的表现优于九个基线模型。
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在预估精度方面，Chronos模型取得了显著提升。
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展示了Chronos模型在数据匮乏场景下的卓越能力和灵活性。
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