▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 1D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 3D (3 days) — РАНГ #4148.
FINDING #4148 · UNIT ID 1057515940
KEV0143/Comparative-analysis-of-hourly-load-forecasting-using-PatchTST-TFT-NHiTS-and-CatBoost
A comprehensive time-series benchmark evaluating state-of-the-art deep learning architectures (PatchTST, TFT, N-HiTS) against traditional gradient boosting (CatBoost) for accurate 24-hour load prediction.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.67
ACCEL
+0.00
RETENTION
50.0%
PEAK 2026-07-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 8 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
3,956
FOLLOWERS
2,250
OWNER ★
17,060
Engagement Signals
FORKS
0
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 8 / 8 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
KEV0143/Comparative-analysis-of-hourly-load-forecasting-using-PatchTST-TFT-NHiTS-and-CatBoost собрал 8 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,250 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 3,956. Это даёт surprise-индекс 0.000667 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 1% OF 4186 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 4186 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 1%
VELOCITY2.676.00-3.33ABOVE 0%
RETENTION50.0%23.7%+26.3 PPABOVE 84%
FORKS0148-148ABOVE 0%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 12%