AI论文速读 | 2024[VLDB]TFB：全面与公正的时间序列预测方法基准测试研究_怎么找到2024的所有vldb文章

论文标题：TFB: Towards Comprehensive and Fair Benchmarking of Time Series Forecasting Methods

作者：Xiangfei Qiu ; Jilin Hu（胡吉林） ; Lekui Zhou ; Xingjian Wu ; Junyang Du ; Buang Zhang ; Chenjuan Guo（郭晨娟） ; Aoying Zhou（周傲英） ; Christian S. Jensen ; Zhenli Sheng ; Bin Yang（杨彬）

机构：华东师范大学，华为云，奥尔堡大学（AAU）

关键词：时间序列预测, 基准测试, 领域覆盖, 评估策略, 公平比较, 自动化流程.

链接：https://arxiv.org/abs/2403.20150

Cool Paper：https://papers.cool/arxiv/2403.20150

代码：https://github.com/decisionintelligence/TFB

TL; DR：该论文提出了TFB（时间序列预测基准测试），这是一个新颖的自动化基准测试框架，旨在通过包含来自十个不同领域的数据集，并提供一个灵活、可扩展且一致的评估流程，使得对包括统计学习、机器学习和深度学习在内的多种时间序列预测方法进行全面且无偏见的评估成为可能。

这篇应该是ED&B（Experiment, Analysis and Benchmark）Track的论文