Jittarin Jetwiriyanon

AI模型在数据稀疏的情况下预测大学招生人数

本文介绍了一个使用零样本时间序列基础模型（TSFMs）来预测大学招生人数的框架，特别适用于历史数据稀缺或因结构性变化而中断的情况。研究人员将这些TSFMs与传统方法进行了基准测试，并纳入了Google Trends和机构运营条件指数（IOCI）等外部数据，以在无需特定机构培训的情况下提高准确性。研究结果表明，虽然TSFMs具有竞争力，但其实际效益取决于特定的机构特征以及协变量的设计方式。