我们向Facebook先知推出了一位继任者，为可解释，可扩展和用户友好的预测框架制定了一个行业标准。随着时间序列数据的扩散，可说明的预测仍然是企业和运营决策的具有挑战性的任务。需要混合解决方案来弥合可解释的古典方法与可扩展深层学习模型之间的差距。我们将先知视为这样一个解决方案的前兆。然而，先知缺乏本地背景，这对于预测近期未来至关重要，并且由于其斯坦坦后代而挑战。 NeultProphet是一种基于Pytorch的混合预测框架，并用标准的深度学习方法培训，开发人员可以轻松扩展框架。本地上下文使用自动回归和协变量模块引入，可以配置为经典线性回归或作为神经网络。否则，NeultProphet保留了先知的设计理念，提供了相同的基本模型组件。我们的结果表明，NeultProcrophet在一组生成的时间序列上产生了相当或优质的质量的可解释的预测组件。 NeultProphet在各种各样的现实数据集合中占先知。对于中期预测，NeultProclecrophet将预测精度提高55％至92％。
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