Buchumschlag

Less is More: Strategic Expert Selection Outperforms Ensemble Complexity in Traffic Forecasting

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Guettala, Walid, Zhao, Yufan, Gulyás, László
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Artificial Intelligence 68T07, 68T05, 62M10, 90B20 I.2.6; I.5.4
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Can Agentic AI Match the Performance of Human Data Scientists?
von: Luo, An, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AgentDS Technical Report: Benchmarking the Future of Human-AI Collaboration in Domain-Specific Data Science
von: Luo, An, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DRL: Discriminative Representation Learning with Parallel Adapters for Class Incremental Learning
von: Zhan, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AssistedDS: Benchmarking How External Domain Knowledge Assists LLMs in Automated Data Science
von: Luo, An, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Location based Probabilistic Load Forecasting of EV Charging Sites: Deep Transfer Learning with Multi-Quantile Temporal Convolutional Network
von: Ali, Mohammad Wazed, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Counterfactual Explanation for Multivariate Time Series Forecasting with Exogenous Variables
von: Kinjo, Keita
Veröffentlicht: (2025)

City-Conditioned Memory for Multi-City Traffic and Mobility Forecasting
von: Du, Wenzhang
Veröffentlicht: (2025)

CVCM Track Circuits Pre-emptive Failure Diagnostics for Predictive Maintenance Using Deep Neural Networks
von: Mukherjee, Debdeep, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Analyzing the Impact of Multimodal Perception on Sample Complexity and Optimization Landscapes in Imitation Learning
von: Abuelsamen, Luai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Machine learning technique for morphological classification of galaxies from SDSS. IV. Visual inspection vs CNN for merging, irregular, edge-on, barred, ringed, and with dust lanes galaxies at 0.02<z<0.1
von: V., Dobrycheva D., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Contract-Driven QoE Auditing for Speech and Singing Services: From MOS Regression to Service Graphs
von: Du, Wenzhang
Veröffentlicht: (2025)

RG-TTA: Regime-Guided Meta-Control for Test-Time Adaptation in Streaming Time Series
von: Kumar, Indar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MEG-to-MEG Transfer Learning and Cross-Task Speech/Silence Detection with Limited Data
von: de Zuazo, Xabier, et al.
Veröffentlicht: (2026)

GRALIS: A Unified Canonical Framework for Linear Attribution Methods via Riesz Representation
von: Fanale, Raimondo
Veröffentlicht: (2026)

Ice Cream Doesn't Cause Drowning: Benchmarking LLMs Against Statistical Pitfalls in Causal Inference
von: Du, Jin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Jacobian-Velocity Bounds for Deployment Risk Under Covariate Drift
von: Landers, Jonathan R.
Veröffentlicht: (2026)

Strategic Doctrine Language Models (sdLM): A Learning-System Framework for Doctrinal Consistency and Geopolitical Forecasting
von: Imanov, Olaf Yunus Laitinen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Machine Learning Algorithms for Improving Black Box Optimization Solvers
von: Kimiaei, Morteza, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scalable, Technology-Agnostic Diagnosis and Predictive Maintenance for Point Machine using Deep Learning
von: Di Santi, Eduardo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Machine Collaboration
von: Liu, Qingfeng, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Generating Realistic Safety-Critical Scenarios for Vehicle-Pedestrian Interactions
von: Pu, Qingwen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Enhancing Diversity in Multi-objective Feature Selection
von: Miyandoab, Sevil Zanjani, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Modeling Vehicle-Type-Specific Pedestrian Crash Avoidance Behavior in Safety-Critical Interactions Using Smooth-Mamba Deep Reinforcement Learning
von: Pu, Qingwen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multiple data-driven missing imputation
von: Kavun, Sergii
Veröffentlicht: (2025)

Synthetic data for ratemaking: imputation-based methods vs adversarial networks and autoencoders
von: Havrylenko, Yevhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Understanding Reinforcement Learning for Model Training, and future directions with GRAPE
von: Patel, Rohit
Veröffentlicht: (2025)

Evaluating Model-Agnostic Meta-Learning on MetaWorld ML10 Benchmark: Fast Adaptation in Robotic Manipulation Tasks
von: Atamuradov, Sanjar
Veröffentlicht: (2025)

A Hybrid Inductive-Transductive Network for Traffic Flow Imputation on Unsampled Locations
von: Rahimiasl, Mohammadmahdi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Benchmarking Catastrophic Forgetting Mitigation Methods in Federated Time Series Forecasting
von: Hallak, Khaled, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Can Computational Reducibility Lead to Transferable Models for Graph Combinatorial Optimization?
von: Cantürk, Semih, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SafeAnchor: Preventing Cumulative Safety Erosion in Continual Domain Adaptation of Large Language Models
von: Guo, Dongxin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Correction and Corruption: A Two-Rate View of Error Flow in LLM Protocols
von: Reitich, Fernando
Veröffentlicht: (2026)

Distinguished In Uniform: Self Attention Vs. Virtual Nodes
von: Rosenbluth, Eran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Online decoding of rat self-paced locomotion speed from EEG using recurrent neural networks
von: de Miguel, Alejandro, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ProactBench: Beyond What The User Asked For
von: Harfi, Sepehr, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Predicting Traffic Accident Severity with Deep Neural Networks
von: Bibb, Meghan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MRMS-Net and LMRMS-Net: Scalable Multi-Representation Multi-Scale Networks for Time Series Classification
von: Alagöz, Celal, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Structured Basis Function Networks: Loss-Centric Multi-Hypothesis Ensembles with Controllable Diversity
von: Dominguez, Alejandro Rodriguez, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards the Best Solution for Complex System Reliability: Can Statistics Outperform Machine Learning?
von: Gamiz, Maria Luz, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Improved Adaptive PID Optimizer with Enhanced Convergence and Stability for Deep Learning
von: Saini, Saurabh, et al.
Veröffentlicht: (2026)