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A Hybrid Loss Framework for Decomposition-based Time Series Forecasting: Balancing Global and Component Errors
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内容提要
本研究提出了一种混合损失框架，解决了时间序列预测中全局损失忽视关键子序列的问题。通过动态调整损失权重，该框架在不改变模型架构的情况下，提高了0.5-2%的预测性能。
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关键要点
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本研究提出了一种混合损失框架，解决了时间序列预测中全局损失忽视关键子序列的问题。
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该框架结合了全局损失与各子序列的个别损失。
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通过双重极小极大算法动态调整损失权重。
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研究结果表明，该框架可以在不改变模型架构的情况下，提高0.5-2%的预测性能。
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