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Treeffuser：基于梯度提升树的条件扩散概率预测
Treeffuser 是一种易于使用的基于梯度提升树的条件扩散模型，用于概率预测，具备良好的预测分布校准能力，适用于多元、多峰、偏态响应的各种回归任务。
PDF25 days ago
沃瑟斯坦梯度提升：一种应用于后验回归的通用框架
Wasserstein gradient boosting is a novel ensemble method that uses Wasserstein gradient to approximate a target probabil
PDF2 months ago
确定性引导扩散模型用于概率天气预报
该论文介绍了一种用于天气预报的确定性导向扩散模型（DGDM），它整合了确定性和概率方法的优势，既能提供准确预测，又能进行概率预测。通过在正向过程中训练确定性模型和概率模型，并利用确定性模型的预测结果作为概率模型的起始点，在全球和区域预测方面
PDF7 months ago
基于集成生成深度学习的确定性对流允许模型的严重天气预测
开发了一种用于美国本土的严重天气（龙卷风、冰雹和风阵）的概率预测的集成后处理方法，该方法结合了条件生成对抗网络（CGAN），一种深度生成模型，与卷积神经网络（CNN）来后处理对流允许模型（CAM）预报。
PDF9 months ago
利用 LSTMs 进行日前电力价格和波动率的概率预测
准确预测电力价格对于电力系统管理和智能应用的发展至关重要。本研究提出了一种用于德国 - 卢森堡次日电力价格的长短期记忆（LSTM）模型，通过应对俄罗斯入侵乌克兰后欧洲电力价格的大幅上涨和高度波动等挑战，来应对现有预测方法的局限。LSTM 的
PDF9 months ago
用类比马尔可夫链采样和预测极端热浪，并与深度学习进行比较
基于模拟环流的概率气象生成器 (SWG) 通过加入温度和土壤湿度作为预测因子，可以用来估计法国和斯堪的纳维亚地区持续性热浪的概率。与基于卷积神经网络 (CNN) 的预测相比，SWG 在概率预测任务上表现更好。此外，我们还展示了用于估计超过几
PDFa year ago
ICMLNGBoost: 自然梯度提升用于概率预测
NGBoost 是一种利用梯度提升用于概率预测的算法，可以通过考虑与目标函数相关的分布的参数并将其视为多参数提升算法的目标来泛化梯度提升以进行概率回归。它可以与任何基本学习器、任何具有连续参数的分布族以及任何得分规则一起使用，具有灵活性、可
PDF5 years ago
基于层次逆强化学习的交互式驾驶行为概率预测
讨论自动驾驶车辆如何通过基于层次逆强化学习的概率预测方法，准确预测周围车辆的行为并进行规划，以此应对人类行为的不确定性和交互作用。
PDF6 years ago
对数损失函数的基本性质
该论文研究了概率预测中的标准损失函数，发现对于任何计算损失函数，log 损失函数都是最具选择性的，并讨论了其优化算法的特征。
PDF9 years ago