覆盖不减宽度降6%
一个能适应分布漂移的不确定性量化框架，在工业时间序列上同时保证预测区间的覆盖率和效率。
Zhang, Ruiyao · 周平
IEEE Transactions on Industrial Informatics 2025
通过同时利用整体和局部非一致性分数动态调整双侧区间置信水平，使预测区间在时间依赖和漂移下仍保持覆盖率。
在保证覆盖率的条件下，相比现有基准方法，预测区间宽度降低了6.29%（废水）至15.70%（烧结生产）。
在真实烧结生产数据集上验证，覆盖率达到95.6%，证明该方法适用于实际工业过程而非仅模拟数据。