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Enhancing Time Series Forecasting through Multi-Level Text Alignment and Large Language Models

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内容提要

本研究提出了一种多层次文本对齐框架，以解决大型语言模型在时间序列预测中的适应性不足问题。通过拆分时间序列并对齐预训练的单词令牌，显著提升了预测的准确性和可解释性。实验结果表明，该方法在多个数据集上优于现有模型。

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标签

models 可解释性 大型语言模型 文本对齐 时间序列 预测准确性
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