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Garches
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新的易感结构改进金融波动预测
研究人员开发了一种新的波动预测储层设计原理，称为易感结构（SUSA），用于金融市场的波动预测。SUSA 利用复值储层和状态条件专家来分析市场状态，如平静、启动、恢复和压力。实现包括使用 Qiskit 的开放系统 q-qubit 版本，以 AR-Ridge 为锚定，并使用 QLIKE 进行训练。在美国股票和 ETF 系列上的评估表明，与 GARCH 模型相比，QLIKE 在特定资产上具有统计学上的显著改进，并通过堆叠集成增强了 HARQ…
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联邦学习框架通过混合模型增强碳排放预测能力
本文介绍了一种新颖的联邦学习框架，旨在实现准确且注重隐私保护的全球碳排放预测。该方法结合了ARIMA和GARCH等统计模型以及LSTM-Attention和XGBoost等神经网络组件。在14个客户端进行的实验证明了其强大的性能，平均R2值为0.73，平均MAPE为6.5%，为协作减缓气候变化提供了可扩展且合规的解决方案。