研究者提出 TimeES 时间序列预测框架

Weiwei Ye 等研究者提出 TimeES，一个基于演化频谱（ES）理论的通用框架，可同时完成概率与确定性时间序列预测。该方法把非平稳随机过程建模转化为学习由随机变量调制的演化表示，并利用 Hermitian 对称性和频谱能量稀疏性，将频谱估计复杂度从 O(NM) 降至 O(NK)（K << M/2）。研究者在论文中称代码已公开。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。