TimesFM 项目推荐

TimesFM 项目推荐

【免费下载链接】timesfm TimesFM (Time Series Foundation Model) is a pretrained time-series foundation model developed by Google Research for time-series forecasting. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ti/timesfm

1. 项目基础介绍和主要编程语言

TimesFM（Time Series Foundation Model）是由 Google Research 开发的一个预训练的时间序列基础模型，专门用于时间序列预测。该项目的主要编程语言是 Python。

2. 项目核心功能

TimesFM 的核心功能是提供一个预训练的时间序列预测模型，能够处理不同频率和长度的数据。它支持以下主要功能：

• 时间序列预测：能够对时间序列数据进行预测，支持多种频率的数据。
• 模型微调：允许用户在自己的数据集上微调预训练模型，以提高预测准确性。
• 零样本协变量支持：支持外部回归变量，增强模型的预测能力。

3. 项目最近更新的功能

最近，TimesFM 项目引入了以下新功能：

• PEFT 方法集成：集成了 PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）方法，如 LoRA（Low-Rank Adaptation）和 DoRA（Dynamic Rank Adaptation），以提高模型微调的效率。
• 简化安装：用户现在可以通过简单的 pip install timesfm 命令安装 TimesFM。
• 微调支持：推出了微调支持，允许用户在自己的数据集上微调预训练模型的权重。
• 零样本协变量支持：引入了零样本协变量支持，通过外部回归变量增强模型的预测能力。

这些更新使得 TimesFM 在时间序列预测领域更加灵活和强大，适合各种复杂的时间序列分析任务。

【免费下载链接】timesfm TimesFM (Time Series Foundation Model) is a pretrained time-series foundation model developed by Google Research for time-series forecasting. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ti/timesfm