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M4 competition dataset

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  1. TOOL · CL_65274 ·

    深度学习模型优化时间序列预测的准确性和多样性

    研究人员开发了一种新颖的多任务深度学习方法，用于时间序列预测，该方法可优化模型组合中的准确性和多样性。该方法通过提取特征来确定最佳权重并识别每个时间序列的多元化、准确的预测方法，从而联合选择和组合预测模型。在M4竞赛数据集和真实交通数据上的实验表明，其点预测准确性优于现有的最先进技术。