多小波數字嵌入

深度分析

TempoWave 多小波數字嵌入提升大型語言模型於時間序列預測的精準度

本研究針對大型語言模型在時間序列預測上的數值介面瓶頸，提出多小波數字嵌入TempoWave，將每筆觀測轉為多尺度向量。實驗顯示在五個含情境資料集上，預測誤差均優於傳統數字切割與其他適配方法，且接近專業時序模型表現。此外，作者還提出單調鄰域一致性檢測，驗證嵌入向量保留數值排序，並說明在非平穩與極端值情況下的穩定性提升。