时间序列预测的上下文内修复
原文标题：In-Context Inpainting for Time Series Forecasting
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该研究提出ICI-Time框架，将时间序列预测重构为视觉修复任务，利用大型视觉模型的泛化能力。通过将时间序列转换为面积图并应用视觉上下文学习，无需微调即可进行预测，在流行病学、气象学和电力系统等实验中表现与深度学习基线相当，且在有限数据下具有适应性。
- 问题
- 时间序列预测依赖专用时序架构和大量领域训练，成本高。
- 方法
- 把时序转成面积图，用预训练视觉Transformer做视觉上下文修复，无需微调。
- 结果
- 在流行病学、气象、电力系统实验中与深度学习基线相当，有限数据下仍具适应性。
- 影响
- 为时序预测提供免训练新范式，工程师可用现成视觉模型快速搭建预测流程。
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