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预测专家套利。 (英语) Zbl 1493.68295号

摘要:预测是跨多个领域的重要任务。它的普遍兴趣与时间序列的不确定性和复杂的演化结构有关。预测方法通常是为了处理观测之间的时间依赖性而设计的,但人们普遍认为,没有一种方法是普遍适用的。因此,这些任务的一个常见解决方案是结合不同预测集的意见。本文提出了一种基于仲裁的方法,将多个预测模型动态组合以获得预测。仲裁是一种元学习方法,根据专家对他们将遭受的损失的预测,将专家的输出结合起来。我们提出了一种检索数据库外预测的方法,可以显著提高其数据效率。最后,由于多样性是集成方法中的一个基本组成部分,因此我们提出了一种方法,用于在聚合专家预测时显式处理专家之间的相互依赖性。大量实证实验的结果证明了该方法相对于最先进方法的竞争力。建议的方法在软件包中公开提供。

MSC公司:

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)
62M20型 随机过程推断和预测
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全文: 内政部

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