arXiv stat.ML· Vitor Cerqueira, Ricardo In\'acio, Carlos Soares·· 7 天前AI 评分41
MetaARIMA：面向 ARIMA 模型的配置级迁移学习
MetaARIMA: Configuration-Level Transfer Learning for ARIMA Models
AI 导读
MetaARIMA 提出了一种基于元学习的预训练配置策略，将配置级迁移学习引入经典 ARIMA 统计预测。该方法在推理时通过最大边际相关性与相继减半算法筛选最佳配置，保留了模型的可解释性与局部估计。在 M1、M3 及 Tourism 评测中其性能超越 AutoARIMA，并具备媲美 Chronos2、Moirai2 与 TimesFM 的零样本竞争力。
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