时间序列预测 python 迁移学习

时间序列预测是指根据过去的数据模式和规律，利用机器学习算法或深度学习模型来预测未来的数据趋势。在Python中，有多种方法可以实现时间序列预测，其中迁移学习是一种常用的方法之一。迁移学习是指将一个预先训练好的模型应用于新的任务上，通过共享模型的知识和特征来提高新任务的性能。

在时间序列预测中使用迁移学习，可以利用预先训练好的模型在一个源领域上学到的知识和特征，在目标领域上进行预测。这样可以减少目标领域上的训练样本和计算成本，并提高模型的泛化能力和预测性能。

在Python中，可以使用PyTorch等深度学习框架来实现时间序列预测的迁移学习。常用的模型包括LSTM、GRU、Transformer、Informer等。可以根据具体的任务和数据特点选择合适的模型，并利用迁移学习的方法进行训练和预测。