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从模型库中学习时间序列预测的增强策略
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原文中文，约2300字，阅读约需6分钟。
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内容提要
本研究介绍了一种基于强化学习的数据增强方法AutoTSAug，用于改善时间序列预测模型性能。该方法通过识别边际样本和生成新数据，显著提高了预测性能，且计算成本较低。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于强化学习的数据增强方法AutoTSAug。
- AutoTSAug旨在改善时间序列预测模型的性能，解决传统模型均匀对待数据的问题。
- 该方法通过识别边际样本和生成新数据，显著提高了预测性能。
- 研究表明，AutoTSAug在计算成本上相对较低，推动了时间序列预测领域的进步。
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