#时间序列预测#损失函数优化#元学习#ICLR 2026#北大林宙辰
自适应时序预测损失函数新方法
用数据自适应调整多步预测的损失权重 解决长期预测误差累积与结构失真 不改模型架构，仅优化训练目标
落地难度
3.0
搞钱系数
4.0
综合指数
3.5
核心亮点
- 核心解决：解决长期预测误差累积与结构失真
- 谁会买单：金融、电力、气象SaaS服务商
- 变现思路：封装为预测API插件或FinTech/能源预测工
- 落地难度：3/5
- 搞钱系数：4/5
落地难度分析
需理解时序建模与损失设计，但无需复杂部署，适合PyTorch/TensorFlow一人开发
盈利潜力分析
买单群体: 金融、电力、气象SaaS服务商 思路: 封装为预测API插件或FinTech/能源预测工