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regime switching
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一种基于高斯过程的流式算法，用于带有状态和异常值的时间序列预测
在线预测中的回合切换是文献中广泛研究的一个问题，INTEL 算法运用高斯过程的非参数灵活性提供了一种在线预测回合切换时间序列的方法，该方法通过自适应地结合多个候选模型来实现，我们介绍了 LINTEL 算法，它使用了时间 t 的精确滤波分布进
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a month ago
利用特征变换进行交通市场费率预测
通过基于特征变换和线性回归分析的新颖技术，我们开发了一种预测市场价格的模型，该模型在准确性和可解释性方面远远优于商业模型，并能更精确地识别季节性和制度转变，即使在 Covid-19 时期和乌克兰战争突发期也能得到良好的预测结果。
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6 months ago
CEBoosting: 用因果熵 Boosting 在含有状态转移的动态系统中在线实现稀疏辨识
本文提出了一种因果熵增强（CEBoosting）策略，通过在线模型识别促进了政权转移的检测和与新政权相关的动态发现。利用因果熵指标可以高效地计算识别政权转移，并且所提出的算法还可以适应局部观测情况和非线性模型。
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a year ago
制度转换赌徒
本文介绍了一种多臂赌博机问题，其中奖励表现出制度切换，提出了一种在线学习算法，并对算法进行了性能检验和分析。
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4 years ago
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