时间序列预测的Mamba基础模型

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-11-05T00:00:00Z

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。