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一致决策理论：从不完美预测中获得安全的自主决策
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种基于符合性预测和控制理论的算法，用于时间序列预测的不确定性量化问题。该算法能够在在线环境中前瞻性地模拟符合性得分，并能适应由季节性、趋势性和一般分布变化引起的系统误差。实验结果表明，该算法在美国州级 COVID-19 死亡人数提前四周预测中的覆盖范围有所改善。同时，该研究还使用自回归、Theta、Prophet 和 Transformer 模型对电力需求、市场回报和温度进行了实验预测，并提供了一个可扩展的代码库。
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关键要点
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该研究提出了一种基于符合性预测和控制理论的算法，用于时间序列预测的不确定性量化问题。
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算法能够在在线环境中前瞻性地模拟符合性得分，适应季节性、趋势性和一般分布变化引起的系统误差。
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实验结果显示，该算法在美国州级 COVID-19 死亡人数提前四周预测中的覆盖范围有所改善。
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研究中使用自回归、Theta、Prophet 和 Transformer 模型对电力需求、市场回报和温度进行了实验预测。
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提供了一个可扩展的代码库，用于测试方法及集成新算法、数据集和预测规则。
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