Improving the accuracy of intelligent forecasting models using the Perturbation Theory
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In time series analysis and forecasting, machine learning (ML) models have been widely used due to their flexibility and accuracy. However, the tuning process of their parameters is a hard task, mainly when complex time series are addressed. So, it is difficult to guarantee the optimal adjustment of the ML model parameters. This paper proposes a recursive approach based on the Perturbation theory to correct the forecasting of ML models. From the initial forecasting given by an ML model, a new ML model is trained using the error series (the difference between the actual series and forecasting) of the first model to decrease the overall error of the system. This process can be recursively repeated until convergence or some stop criterion. The response of the perturbative approach is composed of the sum of the predictions (perturbations) of the ML models trained in each recursion. The proposed approach is investigated with four ML models: Support Vector Regression, Multilayer Perceptron, Long Short-Term Memory, and Radial Basis Function network. The evaluation is performed with an experimental investigation conducted on four time series: Canadian Lynx, Sunspot, Star Brightness, and S&P500 index. The results show that the perturbative approach improves significantly the accuracy of all evaluated ML models.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle