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定位：长期时间序列预测中的冠军缺失
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内容提要
本研究探讨了长期时间序列预测中模型性能评估的问题，发现现有评估方法不一致，影响模型比较的可靠性。通过对3500多个模型的评估，强调采用严格标准化评估方法的重要性，以提高结果的可信度和可重复性。
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关键要点
- 本研究探讨长期时间序列预测中模型性能评估的问题。
- 现有评估方法不一致，影响模型比较的可靠性。
- 通过对3500多个模型在14个数据集上的评估，发现实验设置或评估指标的细微变化会显著影响结果的解读。
- 强调采用严格标准化评估方法的重要性，以提高结果的可信度和可重复性。
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