Reduced Error Pruning

新的SPALT方法为传感器时间序列预测建模时空局部性

一种名为SPALT的新预测方法已被开发出来，用于对来自地理参考传感器的时序列数据中的时空局部性进行建模。与将空间维度全局处理的现有方法不同，SPALT专注于对具有相似趋势的时间序列进行分组，即使在不同时间，也能捕捉局部空间关系。该方法利用线性模型树和一种新颖的剪枝策略，同时提高多个传感器的多步预测能力，在真实世界能源生产数据的实验中，其性能优于现有的基于树的模型和神经网络。