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Addressing Non-stationarity in Time Series Prediction through Temporal Adaptation
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内容提要
本研究提出TAFAS框架，解决了非平稳环境下预训练源预测器在时间序列预测中的可靠性问题。实验结果表明，该方法在长时间预测中表现优异，特别适用于分布变化显著的场景。
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关键要点
- 本研究提出TAFAS框架，解决了非平稳环境下预训练源预测器的可靠性问题。
- TAFAS框架能够灵活适应不断变化的测试分布。
- 该框架保持了预训练期间学习的核心语义信息。
- 实验结果表明，该方法在长时间预测中表现优异。
- TAFAS框架特别适用于分布变化显著的场景。
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