用于时间序列预测的动态双反馈共形推理 DDCI

研究人员提出了用于时间序列预测不确定性量化的动态双反馈共形推理（DDCI），该研究已被 NeurIPS 2026 接收。DDCI 结合了由真实观测驱动的实际反馈与基于经验阈值的估计反馈，在更新期间抑制预测区间的过度膨胀或收缩。该方法在时序环境下实现了更稳定且更窄的预测区间，同时在实际应用中保持了接近标称水平的覆盖率。