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使用条件分布模态流进行多变量概率时序预测译者的话时序预测是一个古老的话题。有许多基于数理统计的经典算法曾经大放异彩。但随着大数据时代的到来，数据量的急剧增长以使得传统的分析方式在可行性上已初现窘迫，在预测精度及预测步长上也难以满足当代社会的需求，在时序数据表征的随机性太强的情形下，各种假设更是失去了效力。因此这种end-to-end的深度学习时序预测方法应运而生，2018年至今短短数年，便是红火如