Какие существуют способы коррекции смещенного прогноза?

Некоторые способы коррекции смещённого прогноза:

• Фильтр Калмана. 1 Наблюдения рекурсивно комбинируются с последними прогнозами с использованием весов, которые минимизируют отклонения. 1 Метод использует недавние прошлые наблюдения и прогнозы для оценки смещения модели в будущих прогнозах. 1
• Представление конечных прогнозов в виде отклонений от модельного климатического среднего. 2 Для оценки параметров модельного климата на дату старта прогноза используются ряды исторических прогнозов, рассчитанных от той же даты. 2
• Метод ассимиляции данных (Data Assimilation). 4 Позволяет сравнивать спрогнозированное и наблюдаемое значения и на его основе корректировать последующие спрогнозированные значения, улучшая тем самым точность прогноза. 4
• Использование моделей машинного обучения, которые явно измеряют и корректируют смещение. 5 Некоторые алгоритмы машинного обучения, например XGBOOST, позволяют включать метрики смещения в оценку и оптимизацию модели. 5

Выбор метода зависит от конкретных данных и потребностей прогнозирования. 5