单轨迹形式预测
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。我们通过对未知随机动力系统的单个时间相关数据轨迹进行风险控制预测集(RCPS)性能的研究,使用封锁技术展示了数据遵循渐进稳定性和收缩性动态时,RCPS 获得类似于独立同分布情况下的性能保证;接着,我们使用解耦技术来描述 RCPS 性能保证在数据生成过程偏离稳定性和收缩性时的优雅退化;最后,我们讨论这些工具如何用于统一在线和离线形式预测算法的分析,目前这些算法的分析工具差异较大。
本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。该算法能够模拟符合性得分,并适应系统误差。实验结果显示,在COVID-19死亡人数预测中,与官方方法相比,覆盖范围有所改善。同时,还对电力需求、市场回报和温度进行了实验预测。提供了可扩展的代码库。