结合保形分位数回归的迁移学习框架：应对缺电数据匮乏下的光伏预测
针对频繁停电导致历史观测数据极度匮乏地区的光伏预测难题，本研究提出了一种结合保形分位数回归（CQR）的迁移学习框架。该方法首先基于澳大利亚爱丽斯泉的光伏数据集预训练时序预测模型，随后将其迁移适配到模拟的孟加拉国光伏数据中，以应对不同程度的数据缺失。实验表明，该框架在严重数据稀缺环境下显著提升了光伏功率预测能力，并提供了可靠的不确定性估计。
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面向保形椭球的尾部感知几何学习研究
该研究聚焦于多元保形预测（CP）这一具备有限样本覆盖保证的无分布不确定性量化框架。针对现有最小体积方法依赖分位数阈值、忽略尾部残差严重性并将几何学习与覆盖水平隐式绑定的问题，研究团队提出了一种用于保形椭球的尾部感知几何学习框架。该方法成功将几何学习中的尾部敏感性与最终覆盖保证解耦，从而提升了多元预测集的构建效率与几何表征能力。