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在非平稳时间序列的稳健预测领域取得进展（图）
非平稳时间序列 SpHAM 陈洪 稀疏可加模型
2022/3/28
近日，华中农业大学理学院陈洪教授人工智能与统计学习团队研究成果发表，研究从理论上刻画了传统方法对于非平稳时间序列数据的不足，并基于理论结果有针对性的设计处理非平稳时间序列的预测算法，为农业、金融与医学等领域的非平稳数据处理提供了有效的策略与工具。
华中农业大学我校在非平稳时间序列的稳健预测领域取得进展（图）
人工智能 预测算法
2022/11/27
）2022年3月22日，华中农业大学理学院陈洪教授人工智能与统计学习团队研究成果以“Huber Additive Models for Non-stationary Time Series”为题在International Conference on Learning Representations（ICLR 2022）发表。该研究从理论上刻画了传统方法对于非平稳时间序列数据的不足，并基于理论结果...