論文の概要: Conformal Prediction Bands for Two-Dimensional Functional Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13656v2
• Date: Tue, 18 Jul 2023 09:38:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 19:47:18.580548
• Title: Conformal Prediction Bands for Two-Dimensional Functional Time Series
• Title（参考訳）: 2次元関数時系列のための等角予測バンド
• Authors: Niccol\`o Ajroldi, Jacopo Diquigiovanni, Matteo Fontana, Simone Vantini
• Abstract要約: 時間発展曲面は2次元関数時系列としてモデル化することができ、関数データ解析のツールを利用することができる。 主な焦点は、予測問題の不確実性を定量化するために使用される多目的な非パラメトリックパラダイムであるコンフォーマル予測(英語版)を中心に展開される。 2次元関数時系列の確率的予測スキームを提示し、次数1の自己回帰過程をこの設定に拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time evolving surfaces can be modeled as two-dimensional Functional time series, exploiting the tools of Functional data analysis. Leveraging this approach, a forecasting framework for such complex data is developed. The main focus revolves around Conformal Prediction, a versatile nonparametric paradigm used to quantify uncertainty in prediction problems. Building upon recent variations of Conformal Prediction for Functional time series, a probabilistic forecasting scheme for two-dimensional functional time series is presented, while providing an extension of Functional Autoregressive Processes of order one to this setting. Estimation techniques for the latter process are introduced and their performance are compared in terms of the resulting prediction regions. Finally, the proposed forecasting procedure and the uncertainty quantification technique are applied to a real dataset, collecting daily observations of Sea Level Anomalies of the Black Sea
• Abstract（参考訳）: 時間発展曲面は2次元関数時系列としてモデル化することができ、関数データ解析のツールを利用する。 このアプローチを活用することで、このような複雑なデータの予測フレームワークが開発される。 主な焦点は、予測問題の不確かさを定量化するために使用される多彩な非パラメトリックパラダイムである共形予測(conformal prediction)である。 2次元関数時系列の確率的予測スキームは,近年の関数時系列のコンフォーマル予測に基づいて構築され,次数1から次数1への関数自己回帰過程の拡張を提供する。 後者のプロセスの予測手法を導入し、その結果の予測領域の観点から性能を比較した。 最後に,提案手法と不確実性定量化手法を実際のデータセットに適用し,黒海における海面異常の日次観測を行った。

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