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Hinge-FM2I：一种使用图像修复技术插值非多元时间序列中缺失数据的方法
本文提出了一种处理单变量时间序列数据中缺失数据值的新方法 Hinge-FM2I，通过选择最准确的预测来解决数据质量问题，实验证明 Hinge-FM2I 在处理缺失数据方面明显优于线性 / 样条插值、K 最近邻算法（K-NN）和 ARIMA
PDFa month ago
验证深度学习天气预报模型在近期高影响极端事件上的准确性
深度学习天气预测模型的预测准确性正在迅速提高，但仍存在需求，需要综合评估这些新兴技术的全面性。通过对比三个案例研究，我们发现机器学习的天气预测模型在创纪录的极端天气事件中可能能够达到与高分辨率天气预测系统相似的准确性，但其在极端条件下的外推
PDF2 months ago
数据用于预测对智能能量存储中模型预测控制性能的影响
利用历史建筑能源数据，研究了简单的线性多层感知器模型在多建筑能源系统模拟中提供与先进模型相当的预测精度，并具有更高的数据效率和泛化能力。通过使用变点分析对训练数据进行筛选，同时提高了预测精度和数据效率。重用模型和使用三个月的数据训练的模型平
PDF4 months ago
ExtremeCast：全球天气预报中的极值预测提升
基于机器学习的数据驱动天气预报在全球中期预报方面表现出优于传统基于物理的动力模型的快速发展和卓越性能。通过数学分析，我们证明了使用对称损失如均方误差（MSE）会导致偏差预测和极值低估。为了解决这个问题，我们引入了 Exloss，一种执行非对
PDF5 months ago
规模化 Transformer 神经网络用于高技巧和可靠的中期天气预报
通过 Stormer，一种基于转换器模型的简单天气预报方法，我们能够以较少的训练数据和计算量实现与现有方法相媲美的准确性，在 7 天以上的天气预报中表现出色，并展示了其有利的扩展性。
PDF7 months ago
基于机器学习的鱼类资源评估
研究使用混合模型来提高鱼类资源参数估计和预测的准确性，通过结合经典统计模型和监督机器学习模型，特别是梯度提升树模型，实现针对全球变暖和其他人为压力导致变化的生态系统中相关参数的后续校正和提升准确性。在实验中，对五种不同鱼类资源进行研究发现，
PDFa year ago
让预测变得自学习和适应性更强 -- 试点预测机架
本文旨在通过算法干预，提高零售商在某些产品类别上的预测准确性，选取针织类别作为案例，通过算法架构动态选择最佳算法，采用 AI/ML 建模，预测准确性提高了 20%。
PDFa year ago
模型选择和模型估计中更好的相对预测准确度度量
该论文探讨了预测准确性测量中最广泛使用的均方误差绝对百分比（MAPE）存在的偏差，并提出了使用相对精度度量时的优越性，特别是在存在异方差性的数据中。该方法可避免 MAPE 的偏见，并可用于模型选择和参数拟合。
PDF3 years ago