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实体 Direct Forecasting (DF)

Direct Forecasting (DF)

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  1. TOOL · CL_187292 ·

    新的跨变量损失方法增强了时间序列预测

    研究人员引入了跨变量损失（CvLoss），这是一种新颖的结构正则化器，旨在改进多元时间序列预测。当前模型通常忽略未来变量值之间的依赖关系，而专注于历史数据。CvLoss 通过在跨变量图上约束预测残差来解决这个问题，惩罚不一致性并鼓励更好地建模同步和异步交互。实验表明，CvLoss 增强了现有的预测模型，并且优于其他学习目标。