二次型加权目标改进多步预测

Hao Wang等提出二次型加权预测算法QDF，用自适应更新的二次型权重矩阵训练多步时间序列预测模型；基于论文摘要，实验显示该方法提升了多类模型并取得领先结果。 QDF以权重矩阵的非对角元素刻画未来预测步骤之间的标签自相关，并以非均匀对角元素为不同步骤设置任务权重。作者称该目标可同时处理这两类问题，但摘要未说明具体数据集、比较基线及资源开销。代码已公开。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。