基于语言模型架构的时间序列预测技术

时间序列预测的语言模型适配

时间序列预测在零售、能源、金融等领域至关重要。传统方法需针对不同数据集进行大量调优，而Chronos提出了一种通用解决方案：将时间序列数据视为语言，通过量化分箱转化为离散令牌，直接适配现有语言模型架构（如T5），无需修改模型结构。

技术实现

1. 数据令牌化
   • 按时间序列绝对均值缩放数据
   • 均匀分箱量化生成离散令牌
   • 引入PAD（填充值）和EOS（序列终止）特殊令牌
2. 模型训练
   • 使用标准交叉熵损失函数
   • 预训练数据融合真实样本（TSMix）与高斯过程合成数据（KernelSynth）以增强泛化
3. 推理过程
   • 自回归生成预测令牌
   • 反量化还原为数值预测结果

性能表现

在42个数据集测试中，Chronos的零样本预测表现：

• 显著优于传统统计方法
• 部分超越专用深度学习模型
• 跨领域泛化能力突出

未来方向

• 优化时间序列令牌化方案
• 开发序列数据专用架构
• 融合辅助特征与领域知识

该方法为时间序列预测提供了标准化框架，后续可无缝集成语言模型领域的新进展。开源代码已发布，鼓励社区共同探索。