BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-25T00:00:00Z 大规模时间序列的预测：基于特征的方法 💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文提出了一种基于模型的时间序列聚类方法，通过拟合全局预测模型并以预测准确性为主要元素构建聚类分区。该方法可用于选择聚类数量，并可与任何类回归模型结合使用。模拟研究表明，该方法优于其他替代技术，应用于多个标准基准数据集的聚类中也产生了良好的结果。 🏷️ 标签 全局预测模型 回归模型 时间序列聚类 模拟研究 聚类数量 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
