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单变量时间序列预测排行榜

排名	模型	得分	🥇	🥈	🥉	论文	刊物	年份

对于单变量的预测算法，我们考虑8,068单变量时间序列和MAE 、MSE 、MSMAPE评价指标，因此具有24,204（8,068 * 3）独特的评估设置，[单击此处]（单击此处）（./#Univariate-forecasting-results），以查看此处的详细信息，以获取详细的结果； 8,068个单变量时间序列中的每个。
数据集通过将频率抽样分为每年，每季度，每月，每周，每日，每小时等。它们相应的预测长度分别为6、8、18、13、14、48和8。回看长度设置为相应的预测长度的1.25倍。
对于每种预测算法，我们计算算法取得金，银和铜牌的次数，即具有最低，次低和第三低的误差，分别显示为🥇，🥈和🥉。
我们提供了三种不同的评分方式，用于对预测算法进行排名。1: 评分等于金牌数；2: 评分为金牌、银牌、铜牌数之和；3: 评分为金牌、银牌、铜牌数的加权和，其中权重可自定义。评分越高，排名越高。