★ 2
延迟修订结果下的下行受控在线预测组合
论文提出一种下行受控的在线预测组合方法，将冻结的基础模型、静态校正器与在线校正器在单纯形上组合，仅使用延迟成熟的损失。在七个基准与四个基础模型上，最差退化仅0.15%，最大增益达11.5%；在欧洲七个竞价区日前负荷预测中全部降低MSE，而单一校正器在最准确处反而使MSE上升最多102%。
arXiv cs.LG38 天前
共 1 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
论文提出一种下行受控的在线预测组合方法，将冻结的基础模型、静态校正器与在线校正器在单纯形上组合，仅使用延迟成熟的损失。在七个基准与四个基础模型上，最差退化仅0.15%，最大增益达11.5%；在欧洲七个竞价区日前负荷预测中全部降低MSE，而单一校正器在最准确处反而使MSE上升最多102%。