深度序列模型用于时间序列共形预测研究
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深度序列模型用于时间序列共形预测研究
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AI 综述
Junghwan Lee、Jonghyeok Lee 和 Yao Xie 提交论文，系统考察深度序列模型在时间序列共形预测中的三种用法：条件分位数回归、条件分位数函数估计与局部化共形预测。 作者称，理论分析表明这三种方法在适当假设下均具备渐近条件覆盖率保证，并在真实数据集上验证了其有效性。
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最新进展10月5日 12:00
深度序列模型如何用于时间序列的共形预测报道时间线
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10月5日
- arXiv stat.ML深度序列模型如何用于时间序列的共形预测
研究系统考察了深度序列模型在时间序列共形预测中的三种用法：条件分位数回归、条件分位数函数估计与局部化共形预测。作者给出理论分析，证明这三种方法在适当假设下均具备渐近条件覆盖率保证，并在真实数据集上验证了其有效性。
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