연구진은 다변량 시계열 데이터 예측 집합을 위해 단일 이벤트를 제어하고 교차 좌표 의존성에 적응하는 필터드 컨포멀 타원체를 연구했어요.
GCN-GRU 필터를 활용하여 METRLA-20 및 PEMSBAY-50 벤치마크에서 기존 방식보다 더 정확한 타원체를 얻었어요.
가우시안 오라클 실현성 하에서 조건부 유효 가우시안 타원체 규칙 클래스 내에서 거의 오라클 로그 볼륨 비교를 달성했어요.
필터링된 스코어의 의존성을 분석하고 관측 가능한 예측법 지지에서 수축을 분석하여 체비셰프 유형의 대략적인 커버리지 경계를 도출했어요.