预印本前沿

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1 篇论文

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The DeepCAR Method: Forecasting Time-Series Data That Have Change Points

Ayla Jungbluth · Johannes Lederer首次提交 2023-02-22 · 修订 2023-02-22 · v1arXiv预印本

DeepCAR：含变点时间序列的预测方法AI 解读

Many methods for time-series forecasting are known in classical statistics, such as autoregression, moving averages, and exponential smoothing. The DeepAR framework is a novel, recent approach for time-series forecasting based on deep learning. DeepAR has shown very promising results already. However, time series often have change points, which can degrade the DeepAR's prediction performance substantially. This paper extends the DeepAR framework by detecting and including…

宏观 · 时间序列机器学习与 DML 宏观 · 预测与即时预测

关联记录被引 4 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

AI 解读阅读原文 ↗BibTeX ↓