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GROEC: Combination method via Generalized Rolling Origin Evaluation

机译：GROEC：通过广义轧制原点评估的组合方法

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Combination methods have performed well in time series forecast competitions. This study proposes a simple but general methodology for combining time series forecast methods. Weights are calculated using a cross-validation scheme that assigns greater weights to methods with more accurate in-sample predictions. The methodology was used to combine forecasts from the Theta, exponential smoothing, and ARIMA models, and placed fifth in the M4 Competition for both point and interval forecasting. (C) 2019 Published by Elsevier B.V. on behalf of International Institute of Forecasters.
机译：组合方法在时间序列预测比赛中表现良好。这项研究提出了一种简单但通用的方法来组合时间序列预测方法。使用交叉验证方案计算权重，该方案将更大的权重分配给具有更准确的样本内预测的方法。该方法用于组合Theta，指数平滑和ARIMA模型的预测，并在M4竞赛中以点和区间预测排名第五。 （C）2019由Elsevier B.V.代表国际预测协会发布。

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