arXiv stat.ML· Zitong Yang, Yu Ming Huang, Emmanuel Cand\`es, Lihua Lei·· 5 小时前AI 评分22
Bellman Conformal Inference：为时间序列预测区间做校准
Bellman Conformal Inference: Calibrating Prediction Intervals For Time Series
AI 导读
研究者提出 Bellman Conformal Inference（BCI）框架，可包裹任意时间序列预测模型并输出校准后的预测区间。BCI 通过在每个时间步求解一维随机控制问题（SCP）并借助动态规划求最优策略，显式优化平均区间长度，并证明在任意分布漂移与时间依赖下仍能保持长期覆盖率。实验显示，当原始预测区间校准较差时，BCI 能生成显著更短的预测区间，并避免出现无限长度的无信息区间。
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