时间序列预测的不确定性区间估计：基于EnbPI的方法与应用研究

在现代预测分析领域，准确评估预测结果的不确定性已成为一个关键挑战。预测的不确定性量化不仅能够提供更可靠的决策支持，还能深入揭示模型的预测能力边界。本文聚焦于时间序列预测中的不确定性量化问题，重点探讨基于一致性预测理论的集成批量预测区间（Ensemble Batch Prediction Interval, EnbPI）方法。

传统一致性预测方法的核心假设——数据可交换性（exchangeability）——在时间序列分析中面临重大挑战。时间序列数据本质上包含了重要的时序依赖特征，如趋势、周期性和季节性模式，这使得观测值的顺序信息对预测至关重要。因此，在构建时间序列预测的不确定性量化框架时，必须保持数据的时序完整性。

 

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