Halo әдісі уақыттық қатарларды болжау дәлдігін арттырады

arXiv платформасында жарияланған ғылыми препринтте уақыттық қатарларды болжау дәлдігін арттыруға арналған жаңа Halo әдісі ұсынылды. Әдетте гетероскедастикалық болжау белгісіздікті бағалау үшін қолданылады, алайда бұл зерттеу оның нүктелік болжам сапасын да едәуір жақсартатынын дәлелдейді.

Halo тәсілі бар тереңдетілген модель архитектурасына үлестірім масштабын бағалайтын қосымша шығыс қосып, оны теріс логарифмдік сәйкестік функциясы арқылы оқытады. Зерттеушілер үш заманауи архитектураны — трансформерді, вариациялық автоэнкодермен біріктірілген графтық желіні және бір қабатты конволюциялық желіні Гаусс пен Лаплас шығындары арқылы сынақтан өткізді.

Электр энергиясының бес нарығы деректеріне негізделген тестілеу нәтижесінде Halo 30 салыстырудың 28-інде көрсеткіштерді жақсартты. Орташа MSE қателігі 2,6%-дан 16,5%-ға дейін, ал MAE қателігі 1,7%-дан 11,0%-ға дейін төмендеді. Сонымен қатар, бұл әдіс қосымша гиперпараметрлерді баптауды қажет етпейді.