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新的ApolloPFN模型改进了带外生变量的时间序列预测

研究人员开发了ApolloPFN，这是一种新颖的时间感知先验拟合网络，旨在通过整合外生变量来改进零样本预测。与仅依赖历史时间序列数据的现有基础模型不同，ApolloPFN整合了促销、价格或温度等外部因素以提高准确性。该系统具有用于生成真实时间模式的合成数据生成框架和利用时间上下文的架构修改，在包括M5和太阳能数据集在内的基准测试中表现优于当前基线。