BEAT: Адаптация к сбалансированной частоте при долгосрочном прогнозировании времени

arXiv:2501.19065v3 Тип уведомления: заменить перекрестное резюме: долгосрочное прогнозирование временных рядов поддерживает широкий спектр прикладных программ, включая прогноз погоды и планирование спроса на электроэнергию. Методы определения частотных характеристик решают эту задачу путем разукрупнения наблюдений на компоненты, которые описывают временные колебания в различных масштабах. Вместе с тем отдельные представления сами по себе не обеспечивают четкого механизма корректировки акцента на профессиональную подготовку в рамках различных компонентов. В соответствии с общей целью прогнозирования сети, специально предназначенные для определения частоты, могут сохранять различные уровни погрешности в прогнозировании коэффициентов, что стимулирует коррекцию их градиентов на основе ошибок. С этой целью мы предлагаем BEAT (Balanced frequency Adventionive Tuning) - систему, которая сочетает мониторинг ошибок с конкретными частотами и адаптивную модуляцию градиентных значений. Мы спроектируем Monitor-Rectory, который сопоставляет прогнозируемые и целевые коэффициенты волнообразования в общем нормальном пространстве и выражает каждое расхождение по отношению к а