Abstract-Många forskare har hävdat att kombinera många modeller för prognos ger bättre uppskattningar än enstaka tidsserier modeller. Till exempel, en hybrid arkitektur som består av en autoregressiv integrerad glidande medelvärde modell (ARIMA) och ett neuralt nätverk är en välkänd teknik som nyligen har visat sig ge bättre prognoser genom att dra nytta av varje modells kapacitet. Detta antagande innebär emellertid en risk för att förhållandet mellan modellens linjära och icke-linjära komponenter underskattas, särskilt genom antagandet att enskilda prognostekniker är lämpliga för att modellera resterna. I detta dokument visar vi att sådana kombinationer inte nödvändigtvis överträffar enskilda prognoser. Tvärtom visar vi att den kombinerade prognosen kan underskrida betydligt jämfört med dess väljares prestationer. Vi demonstrerar detta med hjälp av nio dataset, autoregressiva linjära och tid-fördröjning neurala nätverk modeller.
De empiriska beläggen från studien i Ref visade att sådana integrerade tillvägagångssätt inte nödvändigtvis överträffar de enskilda prognosmetoderna.
A comparative study of autoregressive neural network hybrids
{'venue': 'Neural Networks', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}