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Online Conformity Prediction via Feature Fitting in Deep Time Series Forecasting Models

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。

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内容提要

本研究提出了一种轻量级的在线符合性预测方法，旨在解决深度时间序列预测模型在量化预测不确定性方面的挑战。该方法通过预训练模型特征拟合残差预测器，构建有效的置信区间，并利用自适应覆盖控制机制实现覆盖收敛，实验结果验证了其有效性。

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