MarkovTS：零样本时间序列生成

Yujie Li 等作者发布 MarkovTS，用预训练状态转移表示做零样本时间序列生成：目标域在预训练中未见过，仅凭一条参考序列、不更新参数即可采样新样本。编码器把归一化后的时间序列片段量化为多尺度形态状态，用转移码本编码相邻区间的上下文，再由冻结的流匹配模型结合参考条件与高斯噪声生成。 作者报告，在 12 个未见数据集上，多数分布对比指标优于强基线；生成的样本用于预测、分类和异常检测的数据增强时均带来整体增益。论文与代码已公开。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。