chronos-t5-mini
开源时间序列预测模型实现高效概率预测
Chronos-T5-Mini是基于T5架构开发的时间序列预测模型，参数规模为2000万。模型通过将时间序列转换为token序列进行训练，采用多轨迹采样方式实现概率预测。模型在公开时间序列数据集和高斯过程生成的合成数据上完成预训练，采用4096大小的词汇表，相比原始T5模型显著降低了参数量同时保持了预测性能。
项目简介
Chronos-T5-Mini是一个基于语言模型架构的预训练时间序列预测模型。它是Chronos系列模型家族中的一员,具有2千万参数量,模型结构基于T5-efficient-mini。该模型能够对时间序列数据进行高质量的概率预测。
工作原理
Chronos-T5-Mini通过创新的方式处理时间序列预测问题:
- 首先将时间序列数据通过缩放和量化转换为一系列标记(tokens)
- 然后使用这些标记训练语言模型,采用交叉熵损失函数
- 在预测阶段,模型可以基于历史数据自回归地采样生成多个可能的未来轨迹
- 通过采样多条轨迹,最终得到概率分布形式的预测结果
模型特点
- 采用编码器-解码器架构,基于T5模型改进而来
- 词汇表大小为4096,相比原始T5的32128个token大幅精简
- 支持GPU加速推理,可使用bfloat16等混合精度计算
- 训练数据来自公开的时间序列数据集和高斯过程生成的合成数据
- 能够生成概率预测,提供预测区间而不是单点预测
使用方法
使用该模型非常简单直观:
- 通过pip安装配套的chronos-forecasting包
- 使用ChronosPipeline加载预训练模型
- 输入历史时间序列数据和所需预测长度
- 模型将返回多个采样轨迹,可用于计算中位数预测和预测区间
应用场景
该模型适用于各类时间序列预测任务:
- 销售预测
- 流量预测
- 能源消耗预测
- 传感器数据预测
- 金融市场预测
技术优势
- 较小的模型体积(20M参数)保证了推理速度
- 概率预测方式提供了不确定性量化
- 支持批量预测多条时间序列
- 预训练模型可直接使用,也支持微调
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