딥 스위칭 상태 공간 모델과 적응형 컨포멀 추론(ACI) 및 집계 변형(AgACI)을 결합하여, 비정상 시계열에서 분포 무관 불확실성을 연구합니다. S4, MC-Dropout GRU, 희소 가우시안 프로세스, 변곡점 로컬 모델을 포함한 강력한 시퀀스 기반 모델 위에 통합 컨포멀 래퍼를 도입하여 비정상성 및 모델 오차에도 온라인 예측 밴드를 제공합니다. 합성 및 실제 데이터 세트에서 컨포멀 예측기는 경쟁력 있는 정확도로 거의 공칭 커버리지를 달성하고 밴드 효율성을 향상시킵니다.
시사점, 한계점
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딥 스위칭 상태 공간 모델과 적응형 컨포멀 추론을 결합하여 비정상 시계열 예측에서 불확실성 추정을 개선했습니다.
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다양한 시퀀스 기반 모델에 적용 가능한 통합 컨포멀 래퍼를 개발하여 일반성을 확보했습니다.
