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SEER：面向时间序列预测的自演化事件推理与检索
论文指出真实时间序列常受外生事件与结构变化驱动，仅依赖历史数值的预测不足，而标准检索增强方法难以应对高噪声与因果推理。作者提出 SEER 闭环框架，将预测误差转化为两种解耦反馈机制：反思式检索记忆与持久因果知识库，并严格约束时间边界以防前视偏差与数据泄漏。在六个高波动时间序列基准上，SEER 持续…
arXiv cs.LG27 天前
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论文指出真实时间序列常受外生事件与结构变化驱动，仅依赖历史数值的预测不足，而标准检索增强方法难以应对高噪声与因果推理。作者提出 SEER 闭环框架，将预测误差转化为两种解耦反馈机制：反思式检索记忆与持久因果知识库，并严格约束时间边界以防前视偏差与数据泄漏。在六个高波动时间序列基准上，SEER 持续…