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Utilizing joint-probabilistic ensemble forecasting to generate improved digital predictions

机译:利用联合概率集合预测,以产生改进的数字预测

摘要

Methods, systems, and computer readable storage media are disclosed for generating joint-probabilistic ensemble forecasts for future events based on a plurality of different prediction models for the future events. For example, in one or more embodiments the disclosed system determines error values for various predictions from a plurality of different prediction models (i.e., “forecasters”) for previous events. Moreover, in one or more embodiments the system generates an error probability density function by mapping the error values to an error space and applying a kernel density estimation. Furthermore, the system can apply the error probability density function(s) to a plurality of predictions from the forecasters for a future event to generate a likelihood function and a new prediction for the future event.
机译:公开了用于基于未来事件的多个不同预测模型生成未来事件的关节概率集合预报的方法,系统和计算机可读存储介质。 例如,在一个或多个实施例中,所公开的系统确定来自多个不同预测模型的各种预测的误差值(即,“预测器”)用于先前事件。 此外,在一个或多个实施例中,系统通过将误差值映射到错误空间并应用内核密度估计来生成误差概率密度函数。 此外,系统可以将误差概率密度函数函数应用于来自预测器的多个预测,以便将来的事件生成似然函数和对未来事件的新预测。

著录项

  • 公开/公告号US11227226B2

    专利类型

  • 公开/公告日2022-01-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 ADOBE INC.;

    申请/专利号US201715783223

  • 发明设计人 EUGENE CHEN;ZHENYU YAN;XIAOJING DONG;

    申请日2017-10-13

  • 分类号G06N7;G06N5/04;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 23:23:10

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