XRMDNは複雑な混合モデルではなく単一のガウスまたはStudent's t分布で需要分布を出力しますが、このアプローチは過剰適合や不正確な予測結果につながる可能性がありますか？
XRMDNは単一のガウスまたはStudent's t分布で需要分布を近似します。この単純化されたアプローチは計算効率的である反面、実際の需要パターンや変動性への対応力に制限がある可能性があります。特定の時間間隔では複数成分から成る混合モデルよりも柔軟さや表現力に欠けることから、高度なニーズや非線形関係性へ十分対応しきれない場合も考えられます。そのため、需用シナリオごとに最適化された確率的ニューラルネットワーク構造へ進化させて行く必要があるかもしれません。