pTSE: 一种用于概率时间序列预测的多模型集成方法
摘要：基于隐马尔科夫模型的多模型分布集成方法pTSE: 一种用于概率预测的多模型分布集成方法 pTSE 基于隐马尔科夫模型 (HMM)。pTSE 仅使用成员模型的现成输出，而无需进一步了解每个模型的信息。此外，我们对 pTSE 进行了完整的理论分析，证明受 HMM 约束的时间序列的经验分布几乎肯定会收敛到稳定分布。基准实验显示 pTSE 在整个成员模型和竞争集成方法方面具有优势。
作者：Yunyi Zhou, Zhixuan Chu, Yijia Ruan, Ge Jin, Yuchen Huang, Sheng Li
论文ID：2305.11304
分类：Machine Learning
分类简称：cs.LG
提交时间：2023-09-01