Neue Deep-Modelle liefern verlässliche Vorhersagen bei Regimewechseln
In einer wegweisenden Veröffentlichung auf arXiv wird gezeigt, wie Deep Switching State‑Space Models in Kombination mit Adaptive Conformal Inference (ACI) und seiner aggregierten Variante (AgACI) robuste Unsicherheitsabschätzungen für Zeitreihen mit Regimewechseln ermöglichen. Die Autoren stellen einen einheitlichen Conformal‑Wrapper vor, der auf leistungsstarke Sequenzmodelle wie S4, MC‑Dropout GRU, spärliche Gaußsche Prozesse und ein lokales Change‑Point‑Modell angewendet werden kann. Dadurch entstehen Online‑Vorhersagebänder, die unter Nicht‑Stationarität und Modellfehlanpassung endlich‑Stichproben‑Marginalgarantien bieten.
