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时间序列概率预测的共形预测

共形预测(Conformal Prediction,CP)正是一种基于这一思路的预测方法。...什么是共形预测 Conformal Prediction是一种非参数方法,用于生成具有概率保证的预测区域。它不依赖于特定的概率分布假设,而是通过计算数据点的“相似性”或“一致性”来产生预测。...技术分析 该项目实现了一套Python库,包含多种算法,如Inference for Regression, Multi-class Classification等,以支持Conformal Prediction...共形回归(Conformal Regression)是一种获得预测区间的有效方法,其构造过程可以概括为以下几个步骤: 计算误差分布 首先计算历史数据中每个样本点的预测误差,即预测值与真实值之间的绝对差值...我们将通过 .conformal_prediction()启用保形预测。

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重新认识ArcGIS中的坐标系

图6是将真实坐标系为投影坐标系“Asia_Lambert_Conformal_Conic”的数据的属性坐标系改为地理坐标系“GCS_WGS_1984”并加载到ArcMap里面后的报错信息。...具体来讲,投影坐标系“Asia_Lambert_Conformal_Conic”中的坐标值有负值,而负值超出了地理坐标系“GCS_WGS_1984”的范围(正值)。...当我们换为使用投影坐标系“Asia_Lambert_Conformal_Conic”作为Layers的地图坐标系时,显示出来的数据就与我们在多数时候看到的全国地图的“形状”相仿了(图13)。...图12 使用地理坐标系“GCS_Krasovsky_1940”作为“地图坐标系”显示行政边界数据 图13 使用投影坐标系“Asia_Lambert_Conformal_Conic”作为“地图坐标系”...,而是该经纬度在坐标系“Asia_Lambert_Conformal_Conic”中对应的坐标值(图14)。

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