文档摘要

6.3 不确定性量化 6.3 不确定性量化 在深度学习时间序列预测中，仅仅提供一个点预测值往往不足以满足实际应用的需求。现实世界的数据充满了固有的随机性、测量误差和模型局限性，这些因素共同导致了预测的不确定性。不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）旨在评估和表达这些不确定性，从而提供更具信息量和鲁棒性的预测结果。 会员。《6.3 不确定性量化》收录于灏天文库文集《基于深度学习的时间序列预测模型》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号21811。

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