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多步时间序列预测的双分割符合预测
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的双分割符合预测（DSCP）方法，旨在解决多步时间序列预测中的不确定性问题。实验结果表明，DSCP在实际应用中表现优异，Winkler评分提高最多23.59%，并在可再生能源和IT负载预测中实现11.25%的碳排放减少。
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关键要点
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本研究提出了一种新的双分割符合预测（DSCP）方法，旨在解决多步时间序列预测中的不确定性问题。
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DSCP方法旨在捕捉时间序列数据内在的依赖关系。
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实验结果显示，DSCP在多项实际应用中表现优异。
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Winkler评分提高了最多23.59%。
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在可再生能源和IT负载预测中，通过优化数据中心运营实现了11.25%的碳排放减少。
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