論文の概要: A general framework for multi-step ahead adaptive conformal heteroscedastic time series forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14219v7
• Date: Mon, 2 Oct 2023 22:07:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 11:09:20.856822
• Title: A general framework for multi-step ahead adaptive conformal heteroscedastic time series forecasting
• Title（参考訳）: 多段階適応型等角性時系列予測のための汎用的枠組み
• Authors: Martim Sousa, Ana Maria Tom\'e, Jos\'e Moreira
• Abstract要約: 本稿では,適応アンサンブルバッチ多出力多出力共形量子化回帰(AEnbMIMOCQR)と呼ばれる新しいモデル非依存アルゴリズムを提案する。 これにより、予測者は、固定された特定された誤発見率に対して、分布のない方法で、複数段階の事前予測間隔を生成できる。 本手法は, 整合予測の原理に基づいているが, データの分割は不要であり, データの交換ができない場合でも, ほぼ正確なカバレッジを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper introduces a novel model-agnostic algorithm called adaptive ensemble batch multi-input multi-output conformalized quantile regression (AEnbMIMOCQR} that enables forecasters to generate multi-step ahead prediction intervals for a fixed pre-specified miscoverage rate in a distribution-free manner. Our method is grounded on conformal prediction principles, however, it does not require data splitting and provides close to exact coverage even when the data is not exchangeable. Moreover, the resulting prediction intervals, besides being empirically valid along the forecast horizon, do not neglect heteroscedasticity. AEnbMIMOCQR is designed to be robust to distribution shifts, which means that its prediction intervals remain reliable over an unlimited period of time, without entailing retraining or imposing unrealistic strict assumptions on the data-generating process. Through methodically experimentation, we demonstrate that our approach outperforms other competitive methods on both real-world and synthetic datasets. The code used in the experimental part and a tutorial on how to use AEnbMIMOCQR can be found at the following GitHub repository: https://github.com/Quilograma/AEnbMIMOCQR.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,適応型アダプティブ・アンサンブル・バッチ・マルチ入力・マルチアウトプット・コンフォーマライズ・クォンタイル回帰(aenbmimocqr)と呼ばれる新しいモデル非依存アルゴリズムを提案する。 本手法は共形予測原理に基づいているが,データ分割は必要とせず,データ交換ができない場合でも正確なカバレッジを提供する。 さらに、結果の予測間隔は、予測地平線に沿って経験的に有効であるだけでなく、不均一性を無視してはならない。 aenbmimocqrは分散シフトにロバストな設計であり、データ生成プロセスで再トレーニングや非現実的な厳密な仮定を伴わずに、その予測間隔は無制限に信頼性を維持する。 体系的な実験を通じて,本手法が実世界と合成データの両方において,他の競合手法よりも優れていることを実証する。 実験部分で使用されたコードと、AEnbMIMOCQRの使い方に関するチュートリアルは、以下のGitHubリポジトリで見ることができる。

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