4.5 混合模型与集成学习

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4.5 混合模型与集成学习 4.5 混合模型与集成学习在时间序列预测领域，单一的深度学习模型往往难以捕捉数据中所有的复杂模式和潜在结构。为了克服这一局限性，混合模型（Hybrid Models）和集成学习（Ensemble Learning）应运而生，它们通过结合不同模型的优势，旨在提升预测的准确性、鲁棒性和泛化能力。本章将深入探讨这两种策略在时间序列预测中的应用、常见方法、优势与挑战。 4.5.1 混合模型 (Hybrid Models) 混合模型是指将两种或多种不同类型（通常是不同建模范式）的模型结合起来，以期发挥各自特长，弥补单一模型的不足。在时间序列预测中，常见的混合模式包括： 4.5.1.