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ICLR
RobustTSF: 面向具有异常情况的稳健时间序列预测的理论和设计
时间序列预测是许多实际应用中的重要任务,但大部分时间序列预测技术都假设训练数据是没有异常值的。然而,在实践中,由于采集到的时间序列数据可能受到污染,这个假设是不现实的。因此,有必要开发方法从受到污染的数据中自动学习出一个鲁棒的预测模型。本文
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5 months ago
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