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SAIL2025
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基础模型在行人拥挤预测方面表现不一
一项新近发表在arXiv上的研究评估了时间序列基础模型（FMs）在行人拥挤计数预测方面的有效性。该研究比较了七种不同的预测方法，包括季节性朴素法（Seasonal Naive）和梯度提升树（gradient-boosted trees）等传统方法，以及深度学习模型和两种基础模型（TimesFM和Chronos-2）。研究结果表明，尽管基础模型在数据丰富、具有季节性且上下文长的环境中表现良好，但像季节性朴素法（Seasonal Naiv…
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时间序列基础模型在零样本人群预测中的评估
研究人员评估了预训练时间序列基础模型在特殊活动期间零样本行人流量预测方面的有效性。该研究以SAIL2025活动为例，评估了两种此类模型，以确定它们在无需大量重新训练的情况下提供概率预测的可靠性。研究结果为人群管理者提供了实用的指导，说明何时这些零样本预测在操作上是可靠的，尤其是在捕捉突然的波动和尾部风险方面。