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相关时间序列的关系性可信预测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新型关系性可信预测方法（CoRel），旨在解决时间序列预测中的不确定性量化问题。该方法基于图深度学习运算符，无需预知关系结构，适用于多种时间序列预测模型，并具备自适应能力。
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关键要点
- 提出了一种新型关系性可信预测方法（CoRel），解决时间序列预测中的不确定性量化问题。
- 该方法基于图深度学习运算符，无需预知关系结构。
- 适用于多种时间序列预测模型，具备自适应能力。
- 在处理非可交换数据及输入时间序列变化方面表现良好。
- 在相关基准测试中实现了先进的不确定性量化准确度。
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