Forecasting Automotive Supply Chain Shortfalls with Heterogeneous Time Series
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Do, Bach Viet, Li, Xingyu, Pan, Chaoye |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Tackling Data Heterogeneity in Federated Time Series Forecasting
di: Yuan, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yuan, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Reviving Error Correction in Modern Deep Time-Series Forecasting
di: Nguyen, Minh Hoang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Nguyen, Minh Hoang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Forecasting Supply Chain Disruptions with Foresight Learning
di: Turtel, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Turtel, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Simple Contrastive Representation Learning for Time Series Forecasting
di: Zheng, Xiaochen, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zheng, Xiaochen, et al.
Pubblicazione: (2023)
PHAT: Modeling Period Heterogeneity for Multivariate Time Series Forecasting
di: Ma, Jiaming, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ma, Jiaming, et al.
Pubblicazione: (2026)
Time-Prompt: Integrated Heterogeneous Prompts for Unlocking LLMs in Time Series Forecasting
di: Wang, Zesen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Zesen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improving Forecasts for Heterogeneous Time Series by "Averaging", with Application to Food Demand Forecast
di: Neubauer, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Neubauer, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2023)
Heterogeneity-Informed Meta-Parameter Learning for Spatiotemporal Time Series Forecasting
di: Dong, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dong, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bridging Theory and Practice: A Stochastic Learning-Optimization Model for Resilient Automotive Supply Chains
di: Shahnawaz, Muhammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shahnawaz, Muhammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
EasyTime: Time Series Forecasting Made Easy
di: Qiu, Xiangfei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qiu, Xiangfei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Accelerating Long-Term Molecular Dynamics with Physics-Informed Time-Series Forecasting
di: Le, Hung, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Le, Hung, et al.
Pubblicazione: (2025)
Closing the Loop: A Control-Theoretic Framework for Provably Stable Time Series Forecasting with LLMs
di: Zhang, Xingyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Xingyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Forecasting with Guidance: Representation-Level Supervision for Time Series Forecasting
di: Wang, Jiacheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Jiacheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Joint Time Series Chain: Detecting Unusual Evolving Trend across Time Series
di: Zhang, Li, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Li, et al.
Pubblicazione: (2026)
TS-LIF: A Temporal Segment Spiking Neuron Network for Time Series Forecasting
di: Feng, Shibo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Feng, Shibo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Introducing Spectral Attention for Long-Range Dependency in Time Series Forecasting
di: Kang, Bong Gyun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kang, Bong Gyun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Neural Conformal Control for Time Series Forecasting
di: Li, Ruipu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Ruipu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Exploring Progress in Multivariate Time Series Forecasting: Comprehensive Benchmarking and Heterogeneity Analysis
di: Shao, Zezhi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Shao, Zezhi, et al.
Pubblicazione: (2023)
MoHETS: Long-term Time Series Forecasting with Mixture-of-Heterogeneous-Experts
di: Ortigossa, Evandro S., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ortigossa, Evandro S., et al.
Pubblicazione: (2026)
Beyond All-to-All: Causal-Aligned Transformer with Dynamic Structure Learning for Multivariate Time Series Forecasting
di: Zhang, Xingyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Xingyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Not All Frequencies Are Created Equal:Towards a Dynamic Fusion of Frequencies in Time-Series Forecasting
di: Zhang, Xingyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Xingyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
CC-Time: Cross-Model and Cross-Modality Time Series Forecasting
di: Chen, Peng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Peng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Large Scale Hierarchical Industrial Demand Time-Series Forecasting incorporating Sparsity
di: Kamarthi, Harshavardhan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kamarthi, Harshavardhan, et al.
Pubblicazione: (2024)
ISOMORPH: A Supply Chain Digital Twin for Simulation, Dataset Generation, and Forecasting Benchmarks
di: Zhang, Zhizhen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Zhizhen, et al.
Pubblicazione: (2026)
Structural Knowledge Informed Continual Multivariate Time Series Forecasting
di: Pan, Zijie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pan, Zijie, et al.
Pubblicazione: (2024)
TimeFilter: Patch-Specific Spatial-Temporal Graph Filtration for Time Series Forecasting
di: Hu, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
LeapTS: Rethinking Time Series Forecasting as Adaptive Multi-Horizon Scheduling
di: Pan, Sheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pan, Sheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Quadratic Direct Forecast for Training Multi-Step Time-Series Forecast Models
di: Wang, Hao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Hao, et al.
Pubblicazione: (2025)
AWEMixer: Adaptive Wavelet-Enhanced Mixer Network for Long-Term Time Series Forecasting
di: Li, Qianyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Qianyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
N-BEATS-MOE: N-BEATS with a Mixture-of-Experts Layer for Heterogeneous Time Series Forecasting
di: Matos, Ricardo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Matos, Ricardo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Forecasting Multivariate Time Series under Predictive Heterogeneity: A Validation-Driven Clustering Framework
di: Ma, Ziling, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ma, Ziling, et al.
Pubblicazione: (2026)
Selective Learning for Deep Time Series Forecasting
di: Fu, Yisong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fu, Yisong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Online Time Series Forecasting with Theoretical Guarantees
di: Li, Zijian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Zijian, et al.
Pubblicazione: (2025)
It's TIME: Towards the Next Generation of Time Series Forecasting Benchmarks
di: Qiao, Zhongzheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Qiao, Zhongzheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
LETS Forecast: Learning Embedology for Time Series Forecasting
di: Majeedi, Abrar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Majeedi, Abrar, et al.
Pubblicazione: (2025)
Contrast All the Time: Learning Time Series Representation from Temporal Consistency
di: Shamba, Abdul-Kazeem, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shamba, Abdul-Kazeem, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scaling Law for Time Series Forecasting
di: Shi, Jingzhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shi, Jingzhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hybrid Deep Learning Approach for Coupled Demand Forecasting and Supply Chain Optimization
di: Nadia, Nusrat Yasmin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Nadia, Nusrat Yasmin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Is Mamba Effective for Time Series Forecasting?
di: Wang, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2024)
ECoLAD: Deployment-Oriented Evaluation for Automotive Time-Series Anomaly Detection
di: Özer, Kadir-Kaan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Özer, Kadir-Kaan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Tackling Data Heterogeneity in Federated Time Series Forecasting
di: Yuan, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Reviving Error Correction in Modern Deep Time-Series Forecasting
di: Nguyen, Minh Hoang, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Forecasting Supply Chain Disruptions with Foresight Learning
di: Turtel, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Simple Contrastive Representation Learning for Time Series Forecasting
di: Zheng, Xiaochen, et al.
Pubblicazione: (2023) -
PHAT: Modeling Period Heterogeneity for Multivariate Time Series Forecasting
di: Ma, Jiaming, et al.
Pubblicazione: (2026)