Кластеризация для валидации моделей прогнозирования временных рядов

Abstract

Рассматривается проблема, связанная с валидацией моделей прогнозирования временных рядов, используя методы кластеризации временных рядов. Для прогнозирования временных рядов эффективная валидация моделей имеет решающее значение для обеспечения их точности и надежности. Тем не менее, традиционные методы валидации часто не учитывают потенциальные структурные особенности временных рядов, что может привести к необъективным оценкам качества моделей. Результаты экспериментов, представленные в статье, подтверждают эффективность предлагаемого метода и его преимущества по сравнению с традиционными методами валидации моделей прогнозирования временных рядов.