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时间序列预测在很大程度上受益于结合不同模型的优势，尤其是一种方案，即通过从预测误差中捕捉补充模式，使一个模型修正另一个模型。与此同时，量子模型通过在与经典模型共同作用的混合架构中发挥作用，为增强经典模型的能力提供了手段，包括在时间序列预测领域。在该工作中，该团队提出了首个基于误差校正的预测系统，该联合使用了量子模型和经典模型。在该系统中，量子模型首先通过探索量子现象提取模式，经典模型则从量子误差中捕捉剩余模式。与基于误差校正的经典单一模型和经典-经典混合模型相比，该量子-经典系统所产生的互补能力在大多数所处理的问题中提供了最佳结果。因此，该工作为在时间序列预测的既定混合方案中引入量子模型铺平了道路。