Forking-Sequences — Part II: 多时间跨度预测集成与降低波动性

Forking-Sequences 架构在推理时可自然实现多时间跨度预测集成，无需额外编码计算。该方法通过平均不同预测创建日期的预测值，将预测波动性降低约 10–13%，准确率损失小于 0.1%。研究提出了两个新预测波动性指标：scaled Forecast Percentage Change (sFPC) 和 Excess Volatility (EV)，用于区分有益的预测修订与过度波动的修订。