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Large Scale Hierarchical Industrial Demand Time-Series Forecasting incorporating Sparsity

Harshavardhan Kamarthi · Aditya B. Sasanur · Xinjie Tong · Xingyu Zhou · James Peters 等 7 位作者首次提交 2024-07-02 · 修订 2024-07-02 · v1arXiv预印本

纳入稀疏性的大规模层级工业需求时间序列预测AI 解读

Hierarchical time-series forecasting (HTSF) is an important problem for many real-world business applications where the goal is to simultaneously forecast multiple time-series that are related to each other via a hierarchical relation. Recent works, however, do not address two important challenges that are typically observed in many demand forecasting applications at large companies. First, many time-series at lower levels of the hierarchy have high sparsity i.e., they have…

宏观 · 时间序列宏观 · 预测与即时预测

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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