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几乎始终线性预测的AALF

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内容提要

本研究提出了一种新的在线模型选择框架，旨在提高深度学习模型在时间序列预测中的可解释性。通过元学习识别需求，该框架在必要时使用复杂模型，结果表明简单线性模型在大多数情况下能够提供竞争力的预测性能，从而减少对不透明黑箱模型的依赖。

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