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。

SeqFusion: Sequential Fusion of Pre-Trained Models for Zero-Shot Time-Series Forecasting
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