arXiv cs.AI· Songlin Du, Ling Luo, Uwe Aickelin·· 11 小时前AI 评分22
DDCI：面向时间序列预测的动态双反馈保形推理
Dynamic Dual-Feedback Conformal Inference for Time Series Forecasting
AI 导读
论文提出动态双反馈保形推理（DDCI），在原有仅依赖实际反馈（真实标签是否落入区间）的在线保形方法上，加入来自 oracle 保形方法的经验预测阈值作为估计反馈，以抑制区间的过度扩张或收缩。DDCI 在序列场景下实现了更稳定、更窄的预测区间，同时在实际中保持接近名义水平的覆盖率。该工作已被 NeurIPS 2026 接收。
正文 · AI 翻译
摘要：量化时间序列预测中的不确定性尤为困难，因为序列数据表现出时间依赖性，且容易发生分布变化。保形推断通过构建预测集，已成为一种强大的不确定性量化方法。近期进展引入了在线保形方法，通过反馈机制自适应地调整预测阈值。然而，现有的反馈机制通常仅依赖误覆盖率指标（实际反馈），即每个时间步的真实标签是否落在区间内，而忽略了由 oracle 保形方法得出的经验预测阈值（估计反馈）。本文提出动态双反馈保形推断（DDCI），其包含由实际反馈和估计反馈组成的双反馈机制。前者基于真实观测驱动区间的主要调整，而后者在更新过程中利用保形推断的经验阈值来抑制过度的扩张或收缩。通过平衡这两种信号，DDCI 在序列场景中实现了更稳定、更窄的预测区间，同时在实践中保持接近名义的覆盖率。
| 评论： | 已被 NeurIPS 2026 接收 |
| 主题： | 机器学习（stat.ML）；人工智能（cs.AI）；机器学习（cs.LG） |
| 引用为： | arXiv:2610.26987 [stat.ML] |
| （或 arXiv:2610.26987v1 [stat.ML] 为此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.26987 由 DataCite 颁发 arXiv DOI |
提交历史
来自：Songlin Du [查看邮箱]
[v1]
2026年10月19日星期一 05:28:22 UTC（15,329 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org