TimesFM

简介

TimesFM 是一个专门设计用于时间序列分析和预测的基础模型，采用了创新的架构设计和训练方法，能够有效处理各种复杂的时序数据。

核心特性

1. 多尺度时间建模
   • 支持不同时间粒度的预测
   • 自适应时间依赖关系学习
   • 长短期记忆整合
2. 高级特征提取
   • 自动季节性识别
   • 趋势分解能力
   • 异常模式检测
3. 灵活的预测输出
   • 概率预测支持
   • 多步预测能力
   • 可解释性分析

Covariates

协变量在 TimesFM 中扮演重要角色，用于：

• 捕捉外部影响因素
• 提升预测准确性
• 模型泛化能力增强

Quantile Heads

分位数预测头具有以下作用：

1. 提供不确定性估计
2. 捕捉数据分布特性
3. 提升模型鲁棒性
4. 支持更丰富的决策制定

应用场景

• 金融市场预测
• 能源需求预测
• 供应链优化
• 气象数据分析
• 用户行为预测