EFC：时间序列预测的误差反馈校准框架
原文标题：Look Back, Correct Forward: Error Feedback Calibration for Time Series Forecasting
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论文提出误差反馈校准（EFC），一种完全在测试时运行的确定性后处理框架，利用已揭示的预测误差构建因果误差对角线，并通过累积误差传输映射未来残差。实验显示该方法在多种骨干与数据集上普遍提升预测性能，同时抑制有害的过度校正。
- 问题
- 时间序列预测发布后新观测揭示误差，能否直接用于校正未来预测而非更新参数。
- 方法
- 用重叠历史预测的已揭示误差构建因果误差对角线，再经累积误差传输映射未来残差并做样本外验证控强度。
- 结果
- 未给出量化结果。
- 影响
- 纯测试时后处理即可提升已部署预测模型，无需重训，工程落地成本低。
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