Buchumschlag

TimePro: Efficient Multivariate Long-term Time Series Forecasting with Variable- and Time-Aware Hyper-state

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Ma, Xiaowen, Ni, Zhenliang, Xiao, Shuai, Chen, Xinghao
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Ada-MoGE: Adaptive Mixture of Gaussian Expert Model for Time Series Forecasting
von: Ni, Zhenliang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SageFormer: Series-Aware Framework for Long-term Multivariate Time Series Forecasting
von: Zhang, Zhenwei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Multivariate Long-term Time Series Forecasting with Fourier Neural Filter
von: Xu, Chenheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Spatio-temporal Multivariate Time Series Forecast with Chosen Variables
von: Liu, Zibo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

HyperIMTS: Hypergraph Neural Network for Irregular Multivariate Time Series Forecasting
von: Li, Boyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TimeExpert: Boosting Long Time Series Forecasting with Temporal Mix of Experts
von: Ma, Xiaowen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Distributed Lag Transformer based on Time-Variable-Aware Learning for Explainable Multivariate Time Series Forecasting
von: Kim, Younghwi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

HN-MVTS: HyperNetwork-based Multivariate Time Series Forecasting
von: Savchenko, Andrey, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mixture-of-Linear-Experts for Long-term Time Series Forecasting
von: Ni, Ronghao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

SOFTS: Efficient Multivariate Time Series Forecasting with Series-Core Fusion
von: Han, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Stationarity Exploration for Multivariate Time Series Forecasting
von: Liu, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Temporal Query Network for Efficient Multivariate Time Series Forecasting
von: Lin, Shengsheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-resolution Time-Series Transformer for Long-term Forecasting
von: Zhang, Yitian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

CATS: Enhancing Multivariate Time Series Forecasting by Constructing Auxiliary Time Series as Exogenous Variables
von: Lu, Jiecheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

IBN: An Interpretable Bidirectional-Modeling Network for Multivariate Time Series Forecasting with Variable Missing
von: Ma, Shusen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ATFNet: Adaptive Time-Frequency Ensembled Network for Long-term Time Series Forecasting
von: Ye, Hengyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Are KANs Effective for Multivariate Time Series Forecasting?
von: Han, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

TimeBridge: Non-Stationarity Matters for Long-term Time Series Forecasting
von: Liu, Peiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MoDEx: Mixture of Depth-specific Experts for Multivariate Long-term Time Series Forecasting
von: Yoon, Hyekyung, et al.
Veröffentlicht: (2026)

TimeDistill: Efficient Long-Term Time Series Forecasting with MLP via Cross-Architecture Distillation
von: Ni, Juntong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PHAT: Modeling Period Heterogeneity for Multivariate Time Series Forecasting
von: Ma, Jiaming, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Time Series Foundation Models for Multivariate Financial Time Series Forecasting
von: Marconi, Ben A.
Veröffentlicht: (2025)

SAGDFN: A Scalable Adaptive Graph Diffusion Forecasting Network for Multivariate Time Series Forecasting
von: Jiang, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dualformer: Time-Frequency Dual Domain Learning for Long-term Time Series Forecasting
von: Bai, Jingjing, et al.
Veröffentlicht: (2026)

TimeMachine: A Time Series is Worth 4 Mambas for Long-term Forecasting
von: Ahamed, Md Atik, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MTS-UNMixers: Multivariate Time Series Forecasting via Channel-Time Dual Unmixing
von: Zhu, Xuanbing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

RAM: Replace Attention with MLP for Efficient Multivariate Time Series Forecasting
von: Guo, Suhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

Leveraging Multivariate Long-Term History Representation for Time Series Forecasting
von: Zhang, Huiliang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FAiT: Frequency-Aware Inverted Transformer for Multivariate Time Series Forecasting
von: He, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

To See Far, Look Close: Evolutionary Forecasting for Long-term Time Series
von: Ma, Jiaming, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LightSAE: Parameter-Efficient and Heterogeneity-Aware Embedding for IoT Multivariate Time Series Forecasting
von: Ren, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BACKTIME: Backdoor Attacks on Multivariate Time Series Forecasting
von: Lin, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Nearest Neighbor Multivariate Time Series Forecasting
von: Zhang, Huiliang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Revisiting Attention for Multivariate Time Series Forecasting
von: Wu, Haixiang
Veröffentlicht: (2024)

HPMixer: Hierarchical Patching for Multivariate Time Series Forecasting
von: Choi, Jung Min, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Probabilistic Circuits for Irregular Multivariate Time Series Forecasting
von: Klötergens, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Probabilistic Multivariate Time Series Forecasting with Diffusion Copulas
von: Huk, David, et al.
Veröffentlicht: (2026)