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时间序列预测的Mamba基础模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了TSMamba模型，旨在解决时间序列基础模型在数据稀缺情况下的预测精度问题。该模型基于Mamba架构，采用线性复杂度设计，并通过预训练模型进行迁移学习，显著提升了预测准确性。实验结果表明，TSMamba在零-shot性能上与先进模型相当，同时所需训练数据显著减少。
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关键要点
- 本研究提出了TSMamba模型，旨在解决时间序列基础模型在数据稀缺情况下的预测精度问题。
- TSMamba模型基于Mamba架构，采用线性复杂度设计。
- 模型通过预训练的模型进行两阶段迁移学习，显著提升了预测准确性。
- 实验结果表明，TSMamba在零-shot性能上与先进模型相当。
- TSMamba所需的训练数据显著减少。
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