arXiv 2026年10月6日该研究提出一种与模型无关的贝叶斯状态空间后处理框架，把不同预测起点对同一未来时点的重叠预测视为对共同潜在轨迹的含噪、可能有偏的观测，从而在无需访问预测模型架构、参数或训练数据的情况下强制跨起点一致性；100次模拟复制中跨起点不一致度平均降低58.5%（标准差15.2%），潜在轨迹恢复相关系数均值0.994，标普500波动率实证中90%预测区间覆盖由94.8%降至88.3%、CRPS下降8.7%，但RMSE上升约15%，LSTM预测的原始不一致度已很低且经调和后残余不一致被消除。该研究提出一种与模型无关的贝叶斯状态空间后处理框架，把不同预测起点对同一未来时点的重叠预测视为对共同潜在轨迹的含噪、可能有偏的观测，从而在无需访问预测模型架构、参数或训练数据的情况下强制跨起点一致性；100次模拟复制中跨起点不一致度平均降低58.5%（标准差15.2%），潜在轨迹恢复相关系数均值0.994，标普500波动率实证中90%预测区间覆盖由94.8%降至88.3%、CRPS下降8.7%，但RMSE上升约15%，LSTM预测的原始不一致度已很低且经调和后残余不一致被消除。贝叶斯调和框架将重叠多步预测的跨起点矛盾降低58.5%，并在标普500波动率上把90%区间覆盖从94.8%修正到88.3%该研究提出一种与模型无关的贝叶斯状态空间后处理框架，把不同预测起点对同一未来时点的重叠预测视为对共同潜在轨迹的含噪、可能有偏的观测，从而在无需访问预测模型架构、参数或训练数据的情况下强制跨起点一致性；100次模拟复制中跨起点不一致度平均降低58.5%（标准差15.2%），潜在轨迹恢复相关系数均值0.994，标普500波动率实证中90%预测区间覆盖由94.8%降至88.3%、CRPS下降8.7%，但RMSE上升约15%，LSTM预测的原始不一致度已很低且经调和后残余不一致被消除。该研究提出一种与模型无关的贝叶斯状态空间后处理框架，把不同预测起点对同一未来时点的重叠预测视为对共同潜在轨迹的含噪、可能有偏的观测，从而在无需访问预测模型架构、参数或训练数据的情况下强制跨起点一致性；100次模拟复制中跨起点不一致度平均降低58.5%（标准差15.2%），潜在轨迹恢复相关系数均值0.994，标普500波动率实证中90%预测区间覆盖由94.8%降至88.3%、CRPS下降8.7%，但RMSE上升约15%，LSTM预测的原始不一致度已很低且经调和后残余不一致被消除。