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Smape
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TimesFM 2.5 凭借新功能增强时间序列预测能力
时间序列预测模型 TimesFM 2.5 已更新，加入了用于端到端工作流开发的先进功能。新版本支持回测、协变量集成、异常检测和可扩展部署。用户现在可以使用各种指标评估预测质量，并在不同场景下测试模型的鲁棒性，包括长周期预测和输入变化。
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新的WECA方法增强了异常感知时间序列预测
研究人员开发了一种新颖的时间序列预测目标——加权对比适应（WECA），旨在提高处理异常数据时的可靠性。WECA对正常数据和异常增强数据的表示进行对齐，在常规操作期间保持一致性的同时保留了关键的异常信息。在使用ATM交易数据的评估中，WECA在受异常影响的数据上展示了预测精度的显著提高，其表现优于基线模型，且未损害在正常数据上的性能。