代码链接：https://github.com/ emadeldeen24/TSLANet.

论文标题：A DECODER - ONLY FOUNDATION MODEL FOR TIME - SERIES FORECASTING

论文标题：Irregular Multivariate Time Series Forecasting: A Transformable Patching Graph Neural Networks Approach

论文标题：N-BEATS N EURAL BASIS EXPANSION ANALYSIS FOR INTERPRETABLE TIME SERIES FORECASTING

论文标题：SparseTSF: Modeling Long-term Time Series Forecasting with 1k Parameters

论文标题：SAMformer: Unlocking the Potential of Transformers in Time Series Forecasting with Sharpness-Aware Minimization and Channel-Wise Attention

梳理了近期几篇时间序列大模型研究文章（后台回复：“论文合集”获取），时间序列大模型的研究正在迅速发展，并且在多个领域和应用中展现出巨大的潜力。随着技术的不断进步，预计未来会有更多创新的方法和应用出现，但我感觉目前可...

扩散模型（diffusion model）是一类生成模型，运用了物理热力学扩散思想，主要用于对复杂数据分布进行建模和采样。以图片生成举例简要介绍下扩散模型运作方法。给定目标分布q(x)中的一些观测数据x，生成模型的目标是学习一个生...

从Transformer架构提出以来，时间序列领域几乎绝大多数模型是在Transformer架构基础改进。但自注意力机制计算复杂过高，同时位置编码对时序信息表示不完全一直是问题。与之相比，线性模型有以下优势：...

我是从去年年底开始入门时间序列研究，但直到最近我读FITS这篇文章的代码时，才发现从去年12月25号就有人发现了数个时间序列Baseline的代码Bug。如果你已经知道这个Bug了，那可以忽略本文～...