論文の概要: ResCP: Reservoir Conformal Prediction for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.05060v1
• Date: Mon, 06 Oct 2025 17:37:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:53:00.025681
• Title: ResCP: Reservoir Conformal Prediction for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: ResCP: 時系列予測のための貯留層等式予測
• Authors: Roberto Neglia, Andrea Cini, Michael M. Bronstein, Filippo Maria Bianchi,
• Abstract要約: コンフォーマル予測は、交換可能なデータに対して、分散のない予測間隔を構築するための強力なフレームワークを提供する。 本稿では,Reservoir Conformal Prediction (ResCP)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.81023599249223
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conformal prediction offers a powerful framework for building distribution-free prediction intervals for exchangeable data. Existing methods that extend conformal prediction to sequential data rely on fitting a relatively complex model to capture temporal dependencies. However, these methods can fail if the sample size is small and often require expensive retraining when the underlying data distribution changes. To overcome these limitations, we propose Reservoir Conformal Prediction (ResCP), a novel training-free conformal prediction method for time series. Our approach leverages the efficiency and representation learning capabilities of reservoir computing to dynamically reweight conformity scores. In particular, we compute similarity scores among reservoir states and use them to adaptively reweight the observed residuals at each step. With this approach, ResCP enables us to account for local temporal dynamics when modeling the error distribution without compromising computational scalability. We prove that, under reasonable assumptions, ResCP achieves asymptotic conditional coverage, and we empirically demonstrate its effectiveness across diverse forecasting tasks.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測は、交換可能なデータに対して、分散のない予測間隔を構築するための強力なフレームワークを提供する。 コンフォメーション予測をシーケンシャルデータに拡張する既存の方法は、時間的依存を捉えるために比較的複雑なモデルに適合することに依存している。 しかし、これらの手法は、サンプルのサイズが小さく、基礎となるデータ分散が変化すると、しばしば高価な再トレーニングを必要とする場合、失敗する可能性がある。 このような制約を克服するため,我々はReservoir Conformal Prediction (ResCP)を提案する。 提案手法は貯水池計算の効率性と表現学習能力を利用して動的に再重み付けする。 特に,貯留状態間の類似度スコアを計算し,各ステップで観測された残差を適応的に重み付けする。 このアプローチにより、ResCPは、計算スケーラビリティを損なうことなく、エラー分布をモデル化する際の局所時間ダイナミクスを説明できる。 妥当な仮定の下では、ResCPは漸近的条件付きカバレッジを実現し、多様な予測タスクにまたがってその効果を実証的に示す。

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