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TFB:全面与公平的时间序列预测方法基准测试

QuantML  · 公众号  ·  · 2024-10-01 22:59

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Content 时间序列预测在经济、交通、健康和能源等多个领域都有重要应用。随着预测方法的不断涌现,能够全面、可靠地比较这些方法变得尤为重要。为此,作者提出了一个自动化的时间序列预测(TSF)基准测试——TFB。TFB通过解决数据集、比较方法和评估流程方面的不足,推动了技术的发展。具体来说,TFB包括了来自10个不同领域的数据集,涵盖了交通、电力、能源、环境、自然、经济、股票市场、银行、健康和网络等领域。此外,TFB还提供了时间序列的特征描述,以确保所选数据集的全面性。为了消除对某些方法的偏见,TFB包含了多种方法,包括统计学习、机器学习和深度学习方法,并支持多种评估策略和指标。TFB还具有灵活且可扩展的流程,以消除偏见。作者使用TFB对21种单变量时间序列预测(UTSF)方法和14种多变量时间序列预测(MTSF)方法 ………………………………

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