Buchumschlag

ST-ReP: Learning Predictive Representations Efficiently for Spatial-Temporal Forecasting

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zheng, Qi, Yao, Zihao, Zhang, Yaying
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Spatial-Temporal Interactive Dynamic Graph Convolution Network for Traffic Forecasting
von: Liu, Aoyu, et al.
Veröffentlicht: (2022)

DiM-TS: Bridge the Gap between Selective State Space Models and Time Series for Generative Modeling
von: Yao, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FaST: Efficient and Effective Long-Horizon Forecasting for Large-Scale Spatial-Temporal Graphs via Mixture-of-Experts
von: Zhao, Yiji, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ST-LINK: Spatially-Aware Large Language Models for Spatio-Temporal Forecasting
von: Jeon, Hyotaek, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ST-FiT: Inductive Spatial-Temporal Forecasting with Limited Training Data
von: Lei, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FairDRL-ST: Disentangled Representation Learning for Fair Spatio-Temporal Mobility Prediction
von: Zhao, Sichen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ST-Hyper: Learning High-Order Dependencies Across Multiple Spatial-Temporal Scales for Multivariate Time Series Forecasting
von: Wu, Binqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Damba-ST: Domain-Adaptive Mamba for Efficient Urban Spatio-Temporal Prediction
von: An, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ST-MambaSync: The Complement of Mamba and Transformers for Spatial-Temporal in Traffic Flow Prediction
von: Shao, Zhiqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ST-MoE-BERT: A Spatial-Temporal Mixture-of-Experts Framework for Long-Term Cross-City Mobility Prediction
von: He, Haoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MuST2-Learn: Multi-view Spatial-Temporal-Type Learning for Heterogeneous Municipal Service Time Estimation
von: Asif, Nadia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learnable Spatial-Temporal Positional Encoding for Link Prediction
von: Tieu, Katherine, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ST-RetNet: A Long-term Spatial-Temporal Traffic Flow Prediction Method
von: Long, Baichao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Spatial-Temporal-Decoupled Masked Pre-training for Spatiotemporal Forecasting
von: Gao, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

GeoMAE: Masking Representation Learning for Spatio-Temporal Graph Forecasting with Missing Values
von: Ke, Songyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ST-LoRA: Low-rank Adaptation for Spatio-Temporal Forecasting
von: Ruan, Weilin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Spatial-Temporal Graph Representation Learning for Tactical Networks Future State Prediction
von: Liu, Junhua, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Efficient Large Scale Spatial-Temporal Time Series Forecasting via Improved Inverted Transformers
von: Sun, Jiarui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SpikeSTAG: Spatial-Temporal Forecasting via GNN-SNN Collaboration
von: Hu, Bang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dual-branch Spatial-Temporal Self-supervised Representation for Enhanced Road Network Learning
von: Guo, Qinghong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ST-Mamba: Spatial-Temporal Selective State Space Model for Traffic Flow Prediction
von: Shao, Zhiqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AgroFlux: A Spatial-Temporal Benchmark for Carbon and Nitrogen Flux Prediction in Agricultural Ecosystems
von: Cheng, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

D-FaST: Cognitive Signal Decoding with Disentangled Frequency-Spatial-Temporal Attention
von: Chen, Weiguo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FaCTR: Factorized Channel-Temporal Representation Transformers for Efficient Time Series Forecasting
von: Vijay, Yash, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EasyST: A Simple Framework for Spatio-Temporal Prediction
von: Tang, Jiabin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Linear Attention is Enough in Spatial-Temporal Forecasting
von: Ning, Xinyu
Veröffentlicht: (2024)

Spatially Constrained Transformer with Efficient Global Relation Modelling for Spatio-Temporal Prediction
von: Sao, Ashutosh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Disentangling Multiplex Spatial-Temporal Transition Graph Representation Learning for Socially Enhanced POI Recommendation
von: Li, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

UniST: A Prompt-Empowered Universal Model for Urban Spatio-Temporal Prediction
von: Yuan, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Spatial-Temporal Cross-View Contrastive Pre-training for Check-in Sequence Representation Learning
von: Gong, Letian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Dynamic Stiefel Graph Neural Network for Efficient Spatio-Temporal Time Series Forecasting
von: Zheng, Jiankai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Temporally Disentangled Representation Learning under Unknown Nonstationarity
von: Song, Xiangchen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Causal Temporal Representation Learning with Nonstationary Sparse Transition
von: Song, Xiangchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MoST: Efficient Monarch Sparse Tuning for 3D Representation Learning
von: Han, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CaReTS: A Multi-Task Framework Unifying Classification and Regression for Time Series Forecasting
von: Yao, Fulong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Grained Temporal-Spatial Graph Learning for Stable Traffic Flow Forecasting
von: Lin, Zhenan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Simple Contrastive Representation Learning for Time Series Forecasting
von: Zheng, Xiaochen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Unveiling Delay Effects in Traffic Forecasting: A Perspective from Spatial-Temporal Delay Differential Equations
von: Long, Qingqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PGCN: Progressive Graph Convolutional Networks for Spatial-Temporal Traffic Forecasting
von: Shin, Yuyol, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Efflex: Efficient and Flexible Pipeline for Spatio-Temporal Trajectory Graph Modeling and Representation Learning
von: Cheng, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2024)