Время-o1: Перестроенная маркировка для прогнозирования потребностей во времени

arXiv:2505.17847v3 Вид уведомления: заменить резюме: модели прогнозирования временных рядов обучения создают уникальные проблемы в конструкции функции потери. В большинстве существующих подходов используется временнóе среднее квадратное погрешность, но в этом исследовании выявляются два критических ограничения: 1) оно игнорирует наличие маркировки автокоррелации, которая искажает ее из-за вероятности подлинной последовательности пометок; 2) это связано с чрезмерным числом задач, что затрудняет оптимизацию, особенно для долгосрочного прогнозирования. Для решения этих вопросов мы ввели функцию "Time-o1" для прогнозирования временных рядов с целью преобразования функции потерь. Основная идея заключается в преобразовании последовательности маркировки в декоративные компоненты, имеющие дискриминационное значение. После этого модели проходят подготовку по согласованию наиболее важных компонентов, что позволит эффективно смягчать проблему автокоррелизации и сократить целевую сумму. Эксперименты показывают, что Time-o1 достигает самых современных показателей и совместимо с различными моделями прогнозирования. С кодом можно ознакомиться по адресу https://gith