timesfm-forecasting

使用Google的TimesFM基础模型进行零样本时间序列预测。适用于任何单变量时间序列（销售、传感器、能源、生命体征、天气）而无需训练自定义模型。支持CSV/DataFrame/数组输入，并提供点预测和预测区间。包含一个预检系统检查脚本，用于在首次使用前验证RAM/GPU。

模型生成摘要（rules/v1 · 2026-11-01 22:13）：使用Google的TimesFM基础模型进行零样本时间序列预测
这是模型对公开材料的总结，不是官方声明，请以原链内容为准。

存档时间线

版本	存档时间	内容哈希	内容
v1	2026-11-01 21:47	ca7d33fa	可取

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- 🌤️ Real-time weather lookup

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weather-mcp-server：提供 get_weather: 获取指定城市的当前天气、list_supported_cities: 列出所有支持的中文城市、… 等能力

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