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时间序列预测的最佳起点
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们的研究分析了超参数（如上下文长度和验证策略）对MLP模型在时间序列预测中的影响。通过对20个数据集进行4800种配置实验，发现参数调整对性能非常重要。我们还推出了TSBench，这是最大的时间序列预测元数据集，包含97200个评估，展示了其在超参数优化中的实用性。
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关键要点
- 研究分析了超参数对MLP模型在时间序列预测中的影响。
- 进行了4800种配置实验，涵盖20个时间序列预测数据集。
- 参数调整对模型性能至关重要。
- 推出了最大的时间序列预测元数据集TSBench，包含97200个评估。
- TSBench相较于先前作品增加了20倍的评估数量。
- 展示了元数据集在多保真度超参数优化任务中的实用性。
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