VisionTS：基于时间序列的图形构建高性能时间序列预测模型，利用图像信息进行时间序列预测

构建预训练时间序列模型时面临的主要挑战是什么？获取高质量、多样化的时间序列数据。目前构建基础预测模型主要有两种方法：

1. 迁移学习LLM：通过针对时间序列任务定制的微调或分词策略，重新利用预训练的大型语言模型（LLM），如GPT-4或Llama。
2. 从零训练：构建大规模时间序列数据集，并从头开始预训练模型，以期望其能泛化到新数据。

尽管第一种方法可行（因为Transformer是通用计算引擎）但其效果并不理想。第二种方法已经取得了更显著的成功，如MOIRAI、TimesFM、TTM等模型所示。

然而这些模型似乎遵循扩展定律，其性能很大程度上依赖于大量时间序列数据的可用性——这又将我们带回到最初的挑战。

那么如果我们能够利用不同的数据模态，比如图像呢？这种思路可能看似反直觉，但一些研究人员探索了这个假设并取得了突破性的结果。本文将讨论以下几个方面：

• 图像如何在内部编码序列信息？
• 利用预训练计算机视觉模型进行时间序列分析的概念
• VisionTS：一种适用于时间序列数据的预训练Vision Transformer模型。

https://avoid.overfit.cn/post/5e61f6f7466c4a5da98b9ee4028f30dd