BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-11T00:00:00Z

ProbTS：一个用于探索深度时间序列预测的统一工具匠

📝

内容提要

PROFHIT提出全概率层次预测模型，引入Distributional Coherency正则化，实现鲁棒和校准的预测，适应变化的层次一致性，数据缺失时仍可提供可靠预测。在广泛数据集上，该模型比其他方法提高41-88％的准确性和校准性能。

🏷️

标签

Distributional Coherency正则化 全概率层次预测模型 数据缺失 校准 鲁棒