FaCoDiff

FaCoDiff 方法通过模拟跨变量依赖性来改进多元预测

研究人员推出了一种新颖的多元概率预测方法 FaCoDiff，该方法能有效模拟跨变量依赖性并控制计算成本。该方法利用历史条件因子载荷和结构化去噪过程来维持边际不确定性并避免密集协方差计算。在九个数据集上的实验表明，FaCoDiff 的性能优越，在八个数据集上实现了最低的平均变异函数得分，并在 Solar 和 Weather 数据集上通过准确捕捉跨变量依赖性显著提高了能量和变异函数得分。