本文探讨了利用条件归一化流进行不规则时间序列的概率预测，解决缺失值问题，并显著提高模型的似然度。通过引入copula和边际生成流，改进了深度生成网络的尾部特性建模。研究表明，该方法在多个实际数据集上表现优越，尤其在天气和气候预测中具有良好应用前景。