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任务类型：时间序列预测
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• 时间序列基础模型
• 时序数据

Chronos-T5（基础版）

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Chronos是基于语言模型架构的预训练时间序列预测模型家族。通过量化和缩放将时间序列转化为token序列，语言模型使用交叉熵损失进行训练。训练完成后，通过给定历史上下文采样多条未来轨迹获得概率预测。Chronos模型在大量公开时序数据及高斯过程生成的合成数据上进行训练。

关于模型细节、训练数据和实验结果的完整说明，请参阅论文《Chronos：学习时间序列的语言》。

图1：Chronos核心架构示意图。（左）输入时间序列经缩放量化转为token序列。（中）token输入语言模型（编码器-解码器或纯解码架构），通过交叉熵损失训练。（右）推理时自回归采样token并映射回数值，通过多次采样获得预测分布。

模型架构

本仓库模型基于T5架构，主要差异在于词汇表大小：Chronos-T5采用4096个token（原版T5为32128个），参数量更少。

使用指南

通过以下命令安装配套代码库：

pip install git+https://github.com/amazon-science/chronos-forecasting.git

基础推理示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import torch
from chronos import ChronosPipeline

# 初始化管道
pipeline = ChronosPipeline.from_pretrained(
  "amazon/chronos-t5-base",
  device_map="cuda",
  torch_dtype=torch.bfloat16,
)

# 加载航空旅客数据集
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/AileenNielsen/TimeSeriesAnalysisWithPython/master/data/AirPassengers.csv")

# 输入需为1D张量/1D张量列表/左填充的2D批次张量
context = torch.tensor(df["#Passengers"])
prediction_length = 12
forecast = pipeline.predict(context, prediction_length)  # 输出维度 [序列数, 样本数, 预测长度]

# 可视化预测结果
forecast_index = range(len(df), len(df) + prediction_length)
low, median, high = np.quantile(forecast[0].numpy(), [0.1, 0.5, 0.9], axis=0)

plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(df["#Passengers"], color="royalblue", label="历史数据")
plt.plot(forecast_index, median, color="tomato", label="预测中值")
plt.fill_between(forecast_index, low, high, color="tomato", alpha=0.3, label="80%置信区间")
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

引用文献

若Chronos模型对您的研究有帮助，请引用：

@article{ansari2024chronos,
  author  = {Ansari, Abdul Fatir and Stella, Lorenzo and Turkmen, Caner and Zhang, Xiyuan, and Mercado, Pedro and Shen, Huibin and Shchur, Oleksandr and Rangapuram, Syama Syndar and Pineda Arango, Sebastian and Kapoor, Shubham and Zschiegner, Jasper and Maddix, Danielle C. and Mahoney, Michael W. and Torkkola, Kari and Gordon Wilson, Andrew and Bohlke-Schneider, Michael and Wang, Yuyang},
  title   = {Chronos: Learning the Language of Time Series},
  journal = {arXiv preprint arXiv:2403.07815},
  year    = {2024}
}

安全声明

详见贡献指南中的安全说明。

许可协议

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