A general framework for multi-step ahead adaptive conformal heteroscedastic time series forecasting
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Sousa, Martim, Tomé, Ana Maria, Moreira, José |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2022
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Quantile deep learning models for multi-step ahead time series prediction
von: Cheung, Jimmy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cheung, Jimmy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On-line conformalized neural networks ensembles for probabilistic forecasting of day-ahead electricity prices
von: Brusaferri, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Brusaferri, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Foundation models for time series forecasting: Application in conformal prediction
von: Achour, Sami, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Achour, Sami, et al.
Veröffentlicht: (2025)
WEITS: A Wavelet-enhanced residual framework for interpretable time series forecasting
von: Guo, Ziyou, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Guo, Ziyou, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Online conformal inference for multi-step time series forecasting
von: Wang, Xiaoqian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Xiaoqian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Automated univariate time series forecasting with regression trees
von: Martínez, Francisco, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Martínez, Francisco, et al.
Veröffentlicht: (2026)
KFS: KAN based adaptive Frequency Selection learning architecture for long term time series forecasting
von: Wu, Changning, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Changning, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Embedded feature selection in LSTM networks with multi-objective evolutionary ensemble learning for time series forecasting
von: Espinosa, Raquel, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Espinosa, Raquel, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Are Data Embeddings effective in time series forecasting?
von: Nematirad, Reza, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nematirad, Reza, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CNN-TFT explained by SHAP with multi-head attention weights for time series forecasting
von: Stefenon, Stefano F., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Stefenon, Stefano F., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Logarithmic Regret and Polynomial Scaling in Online Multi-step-ahead Prediction
von: Qian, Jiachen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qian, Jiachen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Can time series forecasting be automated? A benchmark and analysis
von: Sreedhara, Anvitha Thirthapura, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sreedhara, Anvitha Thirthapura, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PRISM: A hierarchical multiscale approach for time series forecasting
von: Chen, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Optimal starting point for time series forecasting
von: Zhong, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhong, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Skew-adaptive conformal prediction
von: F., Paulo C. Marques, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: F., Paulo C. Marques, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Mamba time series forecasting with uncertainty quantification
von: Pessoa, Pedro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pessoa, Pedro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PAX-TS: Model-agnostic multi-granular explanations for time series forecasting via localized perturbations
von: Kreuzer, Tim, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kreuzer, Tim, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adaptive time series forecasting with markovian variance switching
von: Abélès, Baptiste, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Abélès, Baptiste, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Automatic selection of the best neural architecture for time series forecasting
von: Cao, Qianying, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cao, Qianying, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Intermittent time series forecasting: local vs global models
von: Damato, Stefano, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Damato, Stefano, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Explainable time-series forecasting with sampling-free SHAP for Transformers
von: Hertel, Matthias, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hertel, Matthias, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Decomposition-based multi-scale transformer framework for time series anomaly detection
von: Zhang, Wenxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Wenxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A general framework for adaptive nonparametric dimensionality reduction
von: Di Noia, Antonio, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Di Noia, Antonio, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Transformer variant for multi-step forecasting of water level and hydrometeorological sensitivity analysis based on explainable artificial intelligence technology
von: Liu, Mingyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Mingyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Online conformal prediction with decaying step sizes
von: Angelopoulos, Anastasios N., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Angelopoulos, Anastasios N., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Grey-informed neural network for time-series forecasting
von: Xie, Wanli, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xie, Wanli, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Differentiable latent structure discovery for interpretable forecasting in clinical time series
von: Lerner, Ivan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lerner, Ivan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Augmented Invertible Koopman Autoencoder for long-term time series forecasting
von: Frion, Anthony, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Frion, Anthony, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TimeCF: A TimeMixer-Based Model with adaptive Convolution and Sharpness-Aware Minimization Frequency Domain Loss for long-term time seris forecasting
von: Wang, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Support estimation in high-dimensional heteroscedastic mean regression
von: Hermann, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Hermann, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Performance of the empirical median for location estimation in heteroscedastic settings
von: Louati, Sirine
Veröffentlicht: (2025)
von: Louati, Sirine
Veröffentlicht: (2025)
On autoregressive deep learning models for day-ahead wind power forecasting with irregular shutdowns due to redispatching
von: Meisenbacher, Stefan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Meisenbacher, Stefan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A projected nonlinear state-space model for forecasting time series signals
von: Donner, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Donner, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Transductive conformal inference with adaptive scores
von: Gazin, Ulysse, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Gazin, Ulysse, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Two-stage hybrid models for enhancing forecasting accuracy on heterogeneous time series
von: Ren, Junru, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ren, Junru, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Statistical benchmarking of transformer models in low signal-to-noise time-series forecasting
von: Garcia, Cyril, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Garcia, Cyril, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learning K-U-Net with constant complexity: An Application to time series forecasting
von: You, Jiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: You, Jiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A decoder-only foundation model for time-series forecasting
von: Das, Abhimanyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Das, Abhimanyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
ACS: An interactive framework for conformal selection
von: Gui, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gui, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A federated large language model for long-term time series forecasting
von: Abdel-Sater, Raed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Abdel-Sater, Raed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Quantile deep learning models for multi-step ahead time series prediction
von: Cheung, Jimmy, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
On-line conformalized neural networks ensembles for probabilistic forecasting of day-ahead electricity prices
von: Brusaferri, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Foundation models for time series forecasting: Application in conformal prediction
von: Achour, Sami, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
WEITS: A Wavelet-enhanced residual framework for interpretable time series forecasting
von: Guo, Ziyou, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Online conformal inference for multi-step time series forecasting
von: Wang, Xiaoqian, et al.
Veröffentlicht: (2024)