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Active Model Adaptation for Concept Drift in Online Time Series Forecasting

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内容提要

本研究提出了Proceed框架，以解决时间序列预测中的概念漂移问题。通过估计训练样本与测试样本之间的漂移，及时调整模型参数，实验证明其性能优于现有的在线学习方法。

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标签

Proceed框架 model 在线学习 时间序列预测 概念漂移 模型参数
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