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SeqFusion: Sequential Fusion of Pre-Trained Models for Zero-Shot Time-Series Forecasting
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出SeqFusion框架，通过序列融合多种预训练模型，实现零样本时间序列预测。该方法根据目标时间序列特征选择最适合的模型，实验结果表明其预测准确性与先进方法相当。
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关键要点
- SeqFusion框架通过序列融合多种预训练模型，实现零样本时间序列预测。
- 该方法根据目标时间序列的特定时间特征选择最适合的预训练模型。
- SeqFusion在保护隐私的前提下进行预测。
- 实验结果表明，SeqFusion在零样本预测中实现了与最先进方法相当的准确性。
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