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2026年时间序列工具包：5个基础模型实现自主预测
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原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。
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内容提要
基础模型改变了时间序列预测方式，提供预训练解决方案，减少模型调整时间。五个关键模型包括：Amazon Chronos-2（成熟选项）、Salesforce MOIRAI-2（通用预测器）、Lag-Llama（开源基础）、Time-LLM（LLM适配器）和Google TimesFM（企业级标准），各具特色，提升预测效率与准确性。
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关键要点
- 基础模型改变了时间序列预测方式，提供预训练解决方案，减少模型调整时间。
- 五个关键模型包括：Amazon Chronos-2（成熟选项）、Salesforce MOIRAI-2（通用预测器）、Lag-Llama（开源基础）、Time-LLM（LLM适配器）和Google TimesFM（企业级标准）。
- Amazon Chronos-2是最成熟的基础模型，支持单变量和多变量预测，具有强大的文档和社区支持。
- Salesforce MOIRAI-2能够处理复杂的多变量时间序列数据，具有开放源代码和强大的通用性。
- Lag-Llama提供概率预测能力，生成每个预测步骤的完整概率分布，适合需要透明性和可重复性的团队。
- Time-LLM将现有的大型语言模型转化为预测系统，支持多种基础模型，适合已经在生产中使用LLM的组织。
- Google TimesFM提供企业级的基础模型预测，经过广泛的生产环境测试，具有高效性和可靠性。
- 基础模型将时间序列预测从模型训练问题转变为模型选择挑战，团队应根据具体需求评估模型。
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