预测算法与Nexting在短期天气预报中的比较
机器学习
2019-03-19 v1 机器学习
摘要
本报告首先简要概述了若干用于回归任务的监督学习算法，其中包括神经网络、回归树以及最近提出的Nexting。Nexting是在强化学习背景下提出的，用于在不同时间尺度上预测大量信号。在本报告的后半部分，我们将这些算法应用于历史天气数据，以评估它们预测当地天气趋势的适用性。我们的实验并未确定出一种明显更优的方法，而是表明选择合适的算法取决于可用的辅助信息。对于缓慢变化的信号和充足数量的训练样本，Nexting在所研究案例中取得了良好结果。
引用
@article{arxiv.1903.07512,
title = {A Comparison of Prediction Algorithms and Nexting for Short Term Weather Forecasts},
author = {Michael Koller and Johannes Feldmaier and Klaus Diepold},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.07512},
year = {2019}
}
备注
9 pages, 8 Figures, 2 Tables