时间序列预测事后校准框架 EFC：利用因果误差反馈修正未来预测

研究者提出了误差反馈校准（EFC），这是一种在测试阶段对时间序列预测进行确定性事后校准的框架。该框架从重叠的历史预测误差中构建因果误差对角线（CED），通过累积误差传递（CET）将误差状态映射到未来残差，并借助时间样本外验证控制修正强度。时间残差学习（TRL）进一步利用 CED 轨迹预测 CET 后的剩余残差，在多项预测骨干模型和数据集上广泛提升了预测性能并抑制过度校准。