PP-TS基于启发式搜索和集成方法的时序预测模型，使预测更加准确
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原文中文，约2500字，阅读约需6分钟。
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内容提要
飞桨推出高精度时序模型PP-TS，通过启发式搜索和集成学习提高精度。PP-TS在电力场景数据集上验证，精度提升超过20%。飞桨还提供8种其他时序预测方法。飞桨AI套件PaddleX提供创建PP-TS模型产线的工具。飞桨AI套件PaddleX还提供联创模式，让用户共享模型和收益。
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关键要点
- 飞桨推出高精度时序模型PP-TS，利用启发式搜索和集成学习提高预测精度。
- PP-TS在电力场景数据集上验证，精度提升超过20%。
- 飞桨提供8种其他时序预测方法供用户对比使用。
- PP-TS通过集成方法提高预测准确度，预测误差平均降低30%。
- 启发式搜索降低模型选择次数，提升选择效率。
- PP-TS结合深度模型和传统方法，增强模型的拟合能力和可解释性。
- 用户可在飞桨AI套件PaddleX中创建个性化的PP-TS模型产线。
- 建议用户准备评估数据进行定量评价，以优化PP-TS模型。
- 飞桨AI套件PaddleX提供联创模式，用户可共享模型和收益。
- 为保护贡献者知识产权，提供加密鉴权机制。
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