TSMamba：基于Mamba架构的高效时间序列预测基础模型

在当今数据驱动的世界中，时间序列预测在多个领域扮演着关键角色。从医疗保健分析师预测患者流量，到金融分析师预测股市趋势，再到气候科学家预测环境变化，准确的时间序列预测都至关重要。然而，传统的预测模型面临着三个主要挑战：

1. 数据获取难度：对于新兴模式的预测，相关训练数据往往难以获取或收集。例如，LOTSA（最大的公开时间序列数据集）仅包含约270亿个时间点，而相比之下，NLP领域的数据集如RedPajama-Data-v2包含数十万亿个标记。
2. 泛化能力受限：传统模型难以在不同领域和应用场景之间迁移，每个新场景都需要重新训练模型。
3. 数据效率低下：在训练数据有限的情况下容易出现过拟合现象。

 

https://avoid.overfit.cn/post/7813f935a8584f4199d146bce348f787