Buchumschlag

CITRAS: Covariate-Informed Transformer for Time Series Forecasting

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Yamaguchi, Yosuke, Suemitsu, Issei, Wei, Wenpeng
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

HTMformer: Hybrid Time and Multivariate Transformer for Time Series Forecasting
von: Wang, Tan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

VARMA-Enhanced Transformer for Time Series Forecasting
von: Song, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fredformer: Frequency Debiased Transformer for Time Series Forecasting
von: Piao, Xihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LATST: Are Transformers Necessarily Complex for Time-Series Forecasting
von: Liang, Dizhen
Veröffentlicht: (2024)

Unified Training of Universal Time Series Forecasting Transformers
von: Woo, Gerald, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Semantically-Guided Inference for Conditional Diffusion Models: Enhancing Covariate Consistency in Time Series Forecasting
von: Ding, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Baguan-TS: A Sequence-Native In-Context Learning Model for Time Series Forecasting with Covariates
von: Yang, Linxiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

TimeXer: Empowering Transformers for Time Series Forecasting with Exogenous Variables
von: Wang, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SVTime: Small Time Series Forecasting Models Informed by "Physics" of Large Vision Model Forecasters
von: Shen, ChengAo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

HDT: Hierarchical Discrete Transformer for Multivariate Time Series Forecasting
von: Feng, Shibo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Why Do Transformers Fail to Forecast Time Series In-Context?
von: Zhou, Yufa, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Ister: Linear Transformer for Efficient Multivariate Time Series Forecasting
von: Cao, Fanpu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

From Empirical Analysis to Mixture‐of‐Experts Modeling: Zero‐Shot Cross‐Frequency Forecasting in Real‐Time Photovoltaic Management
von: Issei Suemitsu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

To CoT or To Loop? A Formal Comparison Between Chain-of-Thought and Looped Transformers
von: Xu, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EnergyPatchTST: Multi-scale Time Series Transformers with Uncertainty Estimation for Energy Forecasting
von: Li, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TripCast: Pre-training of Masked 2D Transformers for Trip Time Series Forecasting
von: Liao, Yuhua, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FreEformer: Frequency Enhanced Transformer for Multivariate Time Series Forecasting
von: Yue, Wenzhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TEAFormers: TEnsor-Augmented Transformers for Multi-Dimensional Time Series Forecasting
von: Kong, Linghang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PSformer: Parameter-efficient Transformer with Segment Attention for Time Series Forecasting
von: Wang, Yanlong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Integration of Mamba and Transformer -- MAT for Long-Short Range Time Series Forecasting with Application to Weather Dynamics
von: Zhang, Wenqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Time Series Forecastability Measures
von: Wang, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Ellipsoidal Time Series Forecasting
von: Wang, Qilin
Veröffentlicht: (2025)

Performative Time-Series Forecasting
von: Zhao, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

SEDformer: Event-Synchronous Spiking Transformers for Irregular Telemetry Time Series Forecasting
von: Zhou, Ziyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

EVEREST: An Evidential, Tail-Aware Transformer for Rare-Event Time-Series Forecasting
von: Zilinskas, Antanas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

CAPS: Unifying Attention, Recurrence, and Alignment in Transformer-based Time Series Forecasting
von: Pati, Viresh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SST: Multi-Scale Hybrid Mamba-Transformer Experts for Time Series Forecasting
von: Xu, Xiongxiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Considering Nonstationary within Multivariate Time Series with Variational Hierarchical Transformer for Forecasting
von: Wang, Muyao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Comparative Study of Pruning Methods in Transformer-based Time Series Forecasting
von: Kiefer, Nicholas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic Long-Term Time-Series Forecasting via Meta Transformer Networks
von: Ma'sum, Muhammad Anwar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TimelyGPT: Extrapolatable Transformer Pre-training for Long-term Time-Series Forecasting in Healthcare
von: Song, Ziyang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

LETS Forecast: Learning Embedology for Time Series Forecasting
von: Majeedi, Abrar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Test Time Learning for Time Series Forecasting
von: Christou, Panayiotis, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Unified Hyperparameter Optimization Pipeline for Transformer-Based Time Series Forecasting Models
von: Xu, Jingjing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Patch-Level Tokenization with CNN Encoders and Attention for Improved Transformer Time-Series Forecasting
von: Nagrath, Saurish, et al.
Veröffentlicht: (2026)

VCformer: Variable Correlation Transformer with Inherent Lagged Correlation for Multivariate Time Series Forecasting
von: Yang, Yingnan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DDT: A Dual-Masking Dual-Expert Transformer for Energy Time-Series Forecasting
von: Zhu, Mingnan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Leveraging 2D Information for Long-term Time Series Forecasting with Vanilla Transformers
von: Cheng, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Survey and Taxonomy: The Role of Data-Centric AI in Transformer-Based Time Series Forecasting
von: Xu, Jingjing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ReCycle: Fast and Efficient Long Time Series Forecasting with Residual Cyclic Transformers
von: Weyrauch, Arvid, et al.
Veröffentlicht: (2024)