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Technology to automatically stream confidence and prediction intervals for non-parametric and non-stationary time series data

机译:技术自动流自动流和预测间隔的非参数和非静止时间序列数据

摘要

Methods and systems may provide for technology to generate a plurality of predictions associated with a test period based on an analytics model and generate an error model of the plurality of predictions based on first non-parametric time series data associated with the test period, wherein the error model is to be generated independently of the analytics model. Additionally, the technology may automatically determine an interval based on the error model, the first non-parametric time series data and a margin of error input, wherein the interval is to include an upper bound on a scale associated with the first non-parametric time series data at a time instance in a forecast period and a lower bound on the scale at the time instance.
机译:方法和系统可以提供技术生成与基于分析模型相关联的多个预测,并基于与测试周期相关联的第一非参数时间序列数据生成多个预测的误差模型,其中 错误模型将独立于分析模型生成。 另外,该技术可以基于错误模型自动确定间隔,第一非参数时间序列数据和错误输入的余量,其中间隔是在与第一非参数时间相关联的比例上包括上限 在预测时段中的时间实例的串联数据以及时间实例的比例下的较低限制。

著录项

  • 公开/公告号US11157819B2

    专利类型

  • 公开/公告日2021-10-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION;

    申请/专利号US201815964946

  • 发明设计人 VICTOR PEREIRA;

    申请日2018-04-27

  • 分类号G06N20;G06N5/02;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 21:53:05

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