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概率时间序列预测在一系列现实世界中（例如能量系统）中起着至关重要的作用，尤其是基于置信区间或基于随机模型的预测性控制的异常检测的预测模型。当难以获得准确且可拖延的第一原理模型（例如，基于物理学的模型）时，深度预测模型特别有用。因此，最近的发展集中在深度学习方法上，这些方法可以从历史数据中识别出模式并提供预测。 C.F.d eep ar [18]，n-beats [15]和时间融合变压器（TFT）[13]。虽然深度学习方法可以产生准确的时间序列预测[16]，但它们通常也会产生不可靠的预测，有时甚至与传统的统计模型（如季节性ARIMA或经典MLP）相比，甚至表现不佳[10]。此外，对于小型数据集，这些方法容易出现过度拟合或模式崩溃[7，14]。
建筑能源系统的概率预测
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