Time-Series-Reasoning-Survey

一篇综述看懂LLM如何推理时间序列

这是一个关于时间序列与大语言模型结合的研究综述项目，收录于TMLR 2026。项目系统梳理了推理（Reasoning）和智能体（Agentic）系统在时间序列分析中的最新进展，涵盖LLM如何用于时间序列预测、分类、异常检测等任务，并探讨了推理能力增强、工具调用、多步规划等方向。项目以结构化文档形式呈现，包含论文分类、方法对比、挑战与未来方向，旨在帮助研究者快速了解该交叉领域的全貌。当前处于早期阶段，内容以综述文本为主，代码和工具链尚不完善。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 57
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队blacksnail789521
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/blacksnail789521/Time-Series-Reasoning-Survey
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言
技术栈/模型agents,benchmarks,datasets,large-language-models,llm,multimodal,reasoning,survey,time-series
GitHub 星标★ 57
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-09-11 00:00:00
最近更新2026-08-21 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数2

使用教程

核心亮点

  • 系统梳理LLM+时间序列推理与智能体方向，填补综述空白
  • 论文分类清晰，便于快速定位相关方法
  • 来自TMLR，学术可信度较高

不足之处

  • 仅提供综述文档，无代码或可运行示例
  • 项目早期，内容覆盖可能不全面

适用场景

  • 研究者调研LLM在时间序列分析中的前沿方向
  • 学生入门时间序列+LLM交叉领域，快速了解关键论文
  • 工程师评估是否采用LLM进行时序推理任务

替代项目

Awesome-Time-Series、Time-Series-Library、Awesome-LLM-Time-Series

项目介绍

Time-Series-Reasoning-Survey 是开源模型领域的开源项目，由 blacksnail789521 开发，2025 年首次发布。

它收录于开源模型分类，该分类目前共有 424 个项目，GitHub 星标数为 57。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-08-21。MIT许可证，完全免费，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：研究者调研LLM在时间序列分析中的前沿方向。同类可对比的替代方案包括 Awesome-Time-Series、Time-Series-Library、Awesome-LLM-Time-Series。

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