Skip to content
Hot eventWatching

深度序列模型时间序列共形预测研究

1 reports1 sources1 days ago updated

Get the story

AI overview

2026年10月5日,arXiv Statistics Machine Learning 发布一手研究,探讨深度序列模型在时间序列 Conformal Prediction(共形预测)中的应用。研究提出三种方法:条件分位数回归、条件分位数函数估计和局部化 Conformal Prediction。理论分析在适当假设下为这三种方法建立了渐近条件覆盖保证,并在真实数据集实验中验证了其有效性。目前未见其他报道或后续进展。

Generated from reports · updated 1 days ago

Timeline

Follow the coverage from different angles.

Oct 5, 2026
  1. arXiv · Statistics Machine Learning
    深度序列模型在时间序列 Conformal Prediction 中的应用

    该研究系统探讨了深度序列模型在时间序列 Conformal Prediction 中的应用,提出条件分位数回归、条件分位数函数估计和局部化 Conformal Prediction 三种方法。理论分析在适当假设下为三种方法建立了渐近条件覆盖保证,真实数据集实验验证了其有效性。

Heat trend

Current heat 5·Comparable peak 10(Oct 5)·Comparable change over 24 hours -50%

02.557.510Oct5Oct5Oct6Oct6

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.