论文标题： AutoTimes: Autoregressive Time Series Forecasters via Large Language Models 作者：Yong Liu, Guo Qin, Xiangdong Huang, Jianmin Wang, Mingsheng Long 链接：https://arxiv.org/abs/2402.02370 机构：清华大学 Co

完整代码在个人主页简介链接pytorch路径下可找到 1 单车预测器1.0 1.1 人工神经元 对于sigmoid函数来说，w控制函数曲线的方向，b控制曲线水平方向位移，w'控制曲线在y方向的幅度 1.2 多个人工神经元 模型如下 数学上可证，有限神经元绘制的曲线可以逼近任意有限区间内的曲线（闭区间连续函数有界） 1.3 模型与代码 通过训练可得到逼近真实曲线的神经网络参数

自适应预测简介 自适应滤波器就是利用前一时刻已获得的滤波器参数等结果，自动调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。自适应滤波器有横向结构和格型结构，其中格型结构收敛速度快，稳定性好，对系数量化精度要求不高，且增加或减少级数不会影响存在的阶数设计。鉴于上述优点，格型自适应滤波器经常应用于音频及语音编码的预测调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪

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