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研究：预处理偏差影响时间序列预测基准
论文指出当前时间序列预测基准多采用简单缩放，忽略差分等应对非平稳性的关键变换，造成结构性预处理偏差，偏向内置数据处理的模型。作者在 29,000 条 M4 序列上评估 11 个模型与 16 种可逆预处理流程，发现逐序列优化预处理可带来约 27%–87% 的性能提升，使简单架构也能与复杂 SOTA …
arXiv cs.LG25 天前
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论文指出当前时间序列预测基准多采用简单缩放，忽略差分等应对非平稳性的关键变换，造成结构性预处理偏差，偏向内置数据处理的模型。作者在 29,000 条 M4 序列上评估 11 个模型与 16 种可逆预处理流程，发现逐序列优化预处理可带来约 27%–87% 的性能提升，使简单架构也能与复杂 SOTA …
研究利用机器学习分类电力系统应急安全等级，结合SMOTE和PCA预处理，在IEEE总线系统上测试KNN、RF和SVM。随机森林F1最高达0.97，PCA贡献大于SMOTE，展示ML作为传统应急分析的实时可扩展替代方案。