可換予測による最適調和【JST・京大機械翻訳】

Zhang Bohan; Kang Yanfei; Panagiotelis Anastasios; Li Feng

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209034236691 整理番号：22P0335442

可換予測による最適調和【JST・京大機械翻訳】

Optimal reconciliation with immutable forecasts

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発行年： 2022年04月20日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月20日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

階層的予測におけるコヒーレント予測の実際的重要性は,予測調整に関する多くの研究を鼓舞した。このアプローチの下で,いわゆるベース予測を階層におけるあらゆる系列のために作り,次に,第二の調和段階でコヒーレントになるように調整した。調和法は予測精度を改善することが示されているが,一般に,あらゆる系列のベース予測を調整する。しかし,運転状況において,予測調整後,いくつかの変数の予測を維持するのは,時には必要か有益である。本論文では,変数不変または「不変」の事前指定部分集合の予測を保留する調整方法論を定式化した。既存の手法とは対照的に,これらの不可換な予測は,階層の同じレベルから来る必要がなく,また,著者らの方法は,分類階層にも応用できる。本アプローチがベース予測において不偏性を保持することを証明した。また,著者らの方法は,ベース予測誤差と予測の非負性の間の相関関係を説明することができる。また,大規模オンライン小売業の販売への適用を含む経験的実験を行い,提案方法論の影響を評価した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 電力工学・電力事業一般 , システム最適化手法

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