Conformal Prediction Bands for Two-Dimensional Functional Time Series
二维函数型时间序列的共形预测带AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究二维函数型时间序列及其概率预测和预测区域，因此归入时间序列与预测方向。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
二维函数型时间序列的共形预测带
- 研究问题
- 对随时间演化的二维曲面，如何同时预测未来形态并量化预测不确定性，使函数型时间序列方法适用于曲面数据？
- 方法与思路
- 作者扩展函数型时间序列的共形预测方案及一阶函数自回归过程，比较不同过程估计方法产生的预测区域。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出二维函数型时间序列的概率预测框架，并将预测及不确定性量化方法用于黑海每日海平面异常曲面数据。
- 阅读关注点
- 应核对时间依赖下共形预测所需条件、预测带覆盖对象，以及不同估计方法如何影响覆盖率、区域宽度和计算成本。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未说明覆盖保证的形式、依赖条件或具体比较数值。
原文摘要
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