时间序列基础模型的个性化联邦稀疏适配

论文提出一种面向建筑能耗预测的个性化联邦适配框架，在预训练时间序列基础模型表示之后加入异构时序混合专家适配器。路由器按168小时上下文选择Top-k专家，覆盖周期性、长程交互、局部变化、趋势残差和多分辨率模式。基于50栋建筑和3个TSFM骨干的比较显示，个性化联邦方法整体优于全局联邦与本地训练，但最佳稀疏策略依赖骨干模型和评估指标。