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Test Patchtsmixer
PatchTSMixer 是 IBM Granite 項目下的一個時間序列預測基礎模型，採用創新的 Patch 混合架構，適用於多種時間序列預測任務。
下載量 5,300
發布時間 : 8/16/2024
模型概述
PatchTSMixer 是一個預訓練的時間序列基礎模型，專注於時間序列數據的預測和分析。它通過獨特的 Patch 混合架構處理時間序列數據，適用於多種預測場景。
模型特點
創新的 Patch 混合架構
採用獨特的 Patch 混合架構，有效處理時間序列數據，提升預測性能。
預訓練模型
提供預訓練模型，用戶可以直接使用或進行微調，減少訓練時間和資源消耗。
多任務支持
適用於多種時間序列預測任務，包括單變量和多變量預測。
模型能力
時間序列預測
單變量預測
多變量預測
時間序列分析
使用案例
金融
股票價格預測
預測未來股票價格走勢，輔助投資決策。
能源
電力需求預測
預測未來電力需求，優化能源分配。
零售
銷售預測
預測未來商品銷量，優化庫存管理。
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