多项式混沌代理模型有了局部自适应区间：高噪声区不再被系统性低估，单次拟合即可给出
多项式混沌展开长期只给出全局误差指标，无法说明单次预测有多可靠；把 jackknife+ 共形预测的非一致性分数用辅助多项式混沌模型归一化后，预测区间宽度随输入的局部不确定性变化。对固定基、最小二乘拟合的多项式混沌，所有量可闭式求出，无需重新训练即可保留 jackknife+ 的有限样本覆盖保证；在已知异方差噪声的悬臂梁基准和蒸汽发生器堵塞仿真数据上，自适应区间达到目标覆盖率，并在高不确定性区域明显优于非自适应区间。