SGA：时间序列基础模型多步预测的不确定性量化
原文标题：SGA: Uncertainty Quantification for Multi-Step Forecasting in Time Series Foundation Models
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针对时间序列基础模型（TSFM）多步预测中固有的不确定性，论文提出 Slicing-Graphing-Alignment（SGA）方法。该方法用有向无环图刻画所有潜在预测分支的拓扑结构，并以图复杂度界定多步预测的不确定性。在 11 个 TSFM 与 27 个数据集上的实验显示，SGA 在误差排序上表现最佳，且模型规模越大不确定性估计越低，暗示一条新的经验缩放律。
- 问题
- 时间序列基础模型多步预测的不确定性难以量化。
- 方法
- 提出 SGA，用有向无环图刻画预测分支拓扑，以图复杂度界定不确定性。
- 结果
- 在 11 个 TSFM 与 27 个数据集上误差排序最佳
- 影响
- 为 TSFM 预测可信度提供量化机制，并暗示模型越大不确定性越低。
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