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Btissame El Mahtout
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新型混合神经网络提高电力价格预测精度
开发了一种新型混合神经网络架构用于电力价格预测，结合了线性和非线性前馈神经网络结构。该模型采用了一种新颖的局部在线学习策略，通过为每个训练阶段使用不同的超参数配置来减少计算时间。此外，该框架通过 Bernstein Online Aggregation (BOA) 集成预测组合，以提高准确性。在一项对欧洲主要电力市场的六年研究中，该方法显示出显著的改进，与最先进的基准相比，计算成本降低了 11-12%，均方根误差 (RMSE) 降低了…
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新的MoE框架加速时间序列预测训练
研究人员开发了一个新的混合专家（MoE）框架，旨在加速时间序列预测模型的训练。该方法将特定专家的损失信息直接整合到训练过程中，使个体专家的预测误差能够与全局预测损失一起塑造学习过程。该框架还采用部分在线学习策略，无需完全重新训练即可高效更新门控和专家参数，在各种数据集上展示了优于现有统计模型和神经网络模型的准确性和计算效率。