arXiv cs.LG· Zhenghua Pan, Ahmed Aziz Ezzat·· 6 小时前AI 评分22
评估时间序列基础模型在电价预测中的表现：污染风险、分布偏移与协变量依赖
Evaluating Time Series Foundation Models for Electricity Price Forecasting: Contamination Risk, Distributional Shifts, and Covariate Dependence
AI 导读
研究提出双数据集基准框架，用于降低污染风险并公平评估时间序列基础模型（TSFMs）在电价预测中的表现。TSFMs 在零样本预测上极具竞争力，常优于通用基线，但性能高度依赖协变量支持，未能稳定超越电价预测专用方法。TSFMs 与专用方法的简单集成展现出显著潜力，表明两者可捕获互补的预测信息。
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