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新型WxFM-XL模型提升多站点天气预报能力
研究人员开发了WxFM-XL，这是一种新颖的模型，旨在将单变量时间序列基础模型适配到多站点天气预报。该方法通过整合气象站点之间的空间信息并考虑每个站点特有的不同误差先验，解决了现有模型的局限性。WxFM-XL利用了跨站点误差相关先验图和动态融合机制，该机制整合了空间相关性，在实验中表现优于当前基线方法。
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新的ApolloPFN模型改进了带外生变量的时间序列预测
研究人员开发了ApolloPFN，这是一种新颖的时间感知先验拟合网络，旨在通过整合外生变量来改进零样本预测。与仅依赖历史时间序列数据的现有基础模型不同，ApolloPFN整合了促销、价格或温度等外部因素以提高准确性。该系统具有用于生成真实时间模式的合成数据生成框架和利用时间上下文的架构修改，在包括M5和太阳能数据集在内的基准测试中表现优于当前基线。