arXiv cs.LG· Shadi Omari, Bashar Khoury, Assaf Schuster·· 18 天前AI 评分31
用于概率时间序列预测的分位数引导扩散模型
Quantile-Guided Diffusion for Probabilistic Time-Series Forecasting
AI 导读
研究提出 Control-TS 框架，通过在去噪网络中引入残差控制路径，在冻结预训练主干网络的同时利用预测分位数作为分布控制来引导扩散时间序列预测。在 8 个基准测试中，该方法持续提升了主干网络的 CRPS 指标，表现媲美 SOTA 模型，并在同等容量对比中保持优势。研究还引入了条件线性预测评分（CLPS），用于评估生成轨迹的下游预测实用性。
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