分类目录归档：时间序列预测
在当今数据驱动的世界中，时间序列预测扮演着关键角色：零售商需要精准预测商品需求以优化库存，能源公司必须预判电力负荷来平衡电网，金融机构则依靠股价预测规避风险。然而，面对复杂多变、具有季节性和不确定性的真实数据，传统方法常显得力不从心。亚马逊科学家团队开发的DeepAR模型，正是为解决这些挑战而生，它融合了深度学习的力量与概率思维，显著提升了预测的准确性与实用性。
DeepAR 本质上是一种基于深度学习的概率时间序列预测模型。其核心突破在于摒弃了传统模型仅输出单一“点预测值”的局限（如“明天销量预...
在时间序列预测领域，N-BEATS（Neural Basis Expansion Analysis for Time Series）模型于2019年由Element AI的研究团队提出，以其独特的纯深度学习架构、优异的预测性能和良好的可解释性，迅速成为该领域的明星模型。它摒弃了传统模型中的复杂特征工程或特定领域知识依赖，仅使用全连接层（MLP）构建，展现了深度神经网络在时间序列预测中的强大潜力。
完全深度学习架构：
以下是关于谷歌时间序列预测基础模型 TimesFM 的详细介绍，基于搜索结果的综合分析：
TimesFM 是谷歌研发的专为时间序列预测设计的 仅解码器（decoder-only）基础模型，参数规模为 2亿（200M），在包含 1000亿个真实世界时间点 的多样化数据集上预训练而成。其核心目标是通过大规模预训练实现 零样本（zero-shot）预测，即在无需微调的情况下直接应用于新任务，性能媲美甚至超越传统监督学习方法。