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Hybrid Decomposition Framework
Cadre hybride de décomposition-ensemble : une nouvelle ère pour la prévision multi-actifs en cryptomonnaies
Décomposition multi-échelle révolutionnaire combinant transformées en ondelettes et attention neuronale. Amélioration de 38,7 % de la précision des tendances.
Language Guided Forecasting
Sémantique multivariée guidée par le langage pour la prévision de séries temporelles
Approche révolutionnaire combinant sémantique en langage naturel et séries temporelles, avec 41,2 % de réduction des erreurs de prévision.
LAET Framework
LAET : réglage adaptatif par couches des ensembles
Réglage adaptatif par couches réduisant de 73 % les besoins de calcul tout en conservant des performances de pointe.
Temporal Window Smoothing
Lissage par fenêtre temporelle pour la prédiction avancée de séries temporelles
Techniques de fenêtre glissante pour réduire le bruit sur des marchés crypto volatils, améliorant la précision jusqu’à 35 %.
xLSTM Tensorflow
Briser le mur de la mémoire : xLSTM révolutionne la prévision des cryptomonnaies
La mémoire longue étendue (xLSTM) atteint une précision sans précédent pour la prédiction des prix des cryptomonnaies avec 99,98 % d’exactitude.