SEED: Neue Methode nutzt Spektrale Entropie zur Optimierung Zeitreihenprognosen
Ein neues Forschungsprojekt namens SEED (Spectral Entropy‑Guided Evaluation) hat die Art und Weise, wie multivariate Zeitreihen prognostiziert werden, grundlegend verändert. Durch die gezielte Analyse von spektraler Entropie werden komplexe räumlich‑zeitliche Abhängigkeiten zwischen Variablen präziser modelliert, was die Vorhersagegenauigkeit deutlich steigert.
