Time-HD团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 从原来几百维的小数据集到万维系统，时序预测模型面对真实世界，终于不用再"一碰就脆"。 这是来自全华人团队最新研究——业界首个专为高维时间序列预测设计的大规模基准 Time-HD 。 该基准涵盖神经科学、云计算、气象、金融等十个领域的16个数据集，变量数量最高可达两万。 团队还围绕该基准发布了首个高维时序开源框架 Time-HD-Lib ，提供了标准化预处理、统一评估策略、自动化超参数搜索以及分布式训练， 系统地填补了高维时序预测评测的空白。 同时提出预测模型 U-Cast ，不仅可以在多个数据集中将误差降低 15% ，训练速度还能提升近一倍。 下面是有关该基准的更多细节内容。 时序预测领域向高维迈进 时间序列预测来到真正意义上的"高维赛场"！ 从金融市场的上千支股票，到智慧城市交通网络的上万个传感器，毫无疑问我们正全面进入一个由高维时间序列数据驱动的时代。 然而，当前主流的时间序列预测 （TSF） 模型，大多仍停留在仅包含几个或几百个变量的低维环境 （如ETT、Traffic） 。 | Datasets | ETT Weather Solar ECL ...