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Goal-Oriented Time-Series Forecasting: Foundation Framework Design
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内容提要
本研究提出了一种新的时间序列预测训练方法，旨在根据实际应用需求动态调整预测重点，从而提高预测准确性和终端应用性能，为连接预测与决策的系统奠定基础。
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关键要点
- 传统时间序列预测方法主要关注减少预测误差，忽视实际应用需求。
- 本研究提出了一种新的训练方法，使预测模型能够根据具体应用动态调整预测重点。
- 该方法提高了预测准确性，增强了终端应用性能。
- 研究为连接预测与决策的系统奠定了基础。
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