University of Southern California（南加州大学）

TimePre: Bridging Accuracy, Efficiency, and Stability in Probabilistic Time-Series Forecasting

TimePre: 联合精度、效率与稳定性在概率时间序列预测中的应用

Lingyu Jiang, Lingyu Xu, Peiran Li, Dengzhe Hou, Qianwen Ge, Dingyi Zhuang, Shuo Xing, Wenjing Chen, Xiangbo Gao, Ting-Hsuan Chen, Xueying Zhan, Xin Zhang, Ziming Zhang, Zhengzhong Tu, Michael Zielewski, Kazunori Yamada, Fangzhou Lin

机构 * Tohoku University（东京大学） ； WPI ； Texas A&M University（德克萨斯大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； MIT（麻省理工学院） ； University of Southern California（南加州大学） ； San Diego State University（圣地亚哥州立大学） 纠错

AI总结 TimePre结合MLP模型的高效性与MCL方法的分布灵活性，通过SIN层解决精度、效率与稳定性之间的平衡问题，实现在概率时间序列预测中的高精度与高速度。

Comments 25 pages, 6 figures, 16 tables