Neural Predictive Control to Coordinate Discrete- and Continuous-Time Models for Time-Series Analysis with Control-Theoretical Improvements
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Li, Haoran, Guo, Muhao, Weng, Yang, Tong, Hanghang |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Solar Photovoltaic Assessment with Large Language Model
von: Guo, Muhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Muhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Latent Mixture of Symmetries for Sample-Efficient Dynamic Learning
von: Li, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Modeling Time Series Dynamics with Fourier Ordinary Differential Equations
von: Guo, Muhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Muhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CATS: Mitigating Correlation Shift for Multivariate Time Series Classification
von: Lin, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lin, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Breaking Silos: Adaptive Model Fusion Unlocks Better Time Series Forecasting
von: Liu, Zhining, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Zhining, et al.
Veröffentlicht: (2025)
BACKTIME: Backdoor Attacks on Multivariate Time Series Forecasting
von: Lin, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lin, Xiao, 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)
von: Shen, ChengAo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Harnessing Vision Models for Time Series Analysis: A Survey
von: Ni, Jingchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ni, Jingchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Continuity and Ordinality Matter: Constraining Time Series Tokens for Effective Time Series Analysis with Large Language Models
von: Li, Musheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Musheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
From Images to Signals: Are Large Vision Models Useful for Time Series Analysis?
von: Zhao, Ziming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhao, Ziming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Language in the Flow of Time: Time-Series-Paired Texts Weaved into a Unified Temporal Narrative
von: Li, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
M$^2$OE$^2$-GL: A Family of Probabilistic Load Forecasters That Scales to Massive Customers
von: Li, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Time Series Continuous Modeling for Imputation and Forecasting with Implicit Neural Representations
von: Naour, Etienne Le, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Naour, Etienne Le, et al.
Veröffentlicht: (2023)
ContiFormer: Continuous-Time Transformer for Irregular Time Series Modeling
von: Chen, Yuqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Yuqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
From Imperfect Signals to Trustworthy Structure: Confidence-Aware Inference from Heterogeneous and Reliability-Varying Utility Data
von: Li, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DMSC: Dynamic Multi-Scale Coordination Framework for Time Series Forecasting
von: Yang, Haonan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Haonan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Cross-Domain Generalization of Multimodal LLMs for Global Photovoltaic Assessment
von: Guo, Muhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Muhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Real-Time Decision-Making for Digital Twin in Additive Manufacturing with Model Predictive Control using Time-Series Deep Neural Networks
von: Chen, Yi-Ping, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Yi-Ping, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Time Series Treatment Effects Analysis with Always-Missing Controls
von: Shu, Juan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shu, Juan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Discrete Prototypical Memories for Federated Time Series Foundation Models
von: Deng, Liwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Deng, Liwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On the Generalization Capability of Temporal Graph Learning Algorithms: Theoretical Insights and a Simpler Method
von: Cong, Weilin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cong, Weilin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Locally Linear Continual Learning for Time Series based on VC-Theoretical Generalization Bounds
von: Ferreira, Yan V. G., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ferreira, Yan V. G., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Towards Controllable Time Series Generation
von: Bao, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bao, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
TimeMixer++: A General Time Series Pattern Machine for Universal Predictive Analysis
von: Wang, Shiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Shiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient Manifold-Constrained Neural ODE for High-Dimensional Datasets
von: Guo, Muhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Muhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TimeOmni-VL: Unified Models for Time Series Understanding and Generation
von: Guan, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Guan, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
TimeXer: Empowering Transformers for Time Series Forecasting with Exogenous Variables
von: Wang, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Rough Transformers for Continuous and Efficient Time-Series Modelling
von: Moreno-Pino, Fernando, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Moreno-Pino, Fernando, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Neural Scaling Laws for Time Series Foundation Models
von: Yao, Qingren, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yao, Qingren, et al.
Veröffentlicht: (2024)
IRNN: Innovation-driven Recurrent Neural Network for Time-Series Data Modeling and Prediction
von: Zhou, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhou, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fine-Tuning of Continuous-Time Diffusion Models as Entropy-Regularized Control
von: Uehara, Masatoshi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Uehara, Masatoshi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ReFocus: Reinforcing Mid-Frequency and Key-Frequency Modeling for Multivariate Time Series Forecasting
von: Yu, Guoqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yu, Guoqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Comprehensive Review of Neural Differential Equations for Time Series Analysis
von: Oh, YongKyung, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Oh, YongKyung, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TimeOmni-1: Incentivizing Complex Reasoning with Time Series in Large Language Models
von: Guan, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guan, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TSINR: Capturing Temporal Continuity via Implicit Neural Representations for Time Series Anomaly Detection
von: Li, Mengxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Mengxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
HDT: Hierarchical Discrete Transformer for Multivariate Time Series Forecasting
von: Feng, Shibo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Feng, Shibo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Time Series Modeling for Heart Rate Prediction: From ARIMA to Transformers
von: Ni, Haowei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ni, Haowei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PowerGrow: Feasible Co-Growth of Structures and Dynamics for Power Grid Synthesis
von: He, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: He, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Beyond Model Ranking: Predictability-Aligned Evaluation for Time Series Forecasting
von: Feng, Wanjin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Feng, Wanjin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Theoretical Foundation of Flow-Based Time Series Generation: Provable Approximation, Generalization, and Efficiency
von: Long, Jiangxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Long, Jiangxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Solar Photovoltaic Assessment with Large Language Model
von: Guo, Muhao, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Latent Mixture of Symmetries for Sample-Efficient Dynamic Learning
von: Li, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Modeling Time Series Dynamics with Fourier Ordinary Differential Equations
von: Guo, Muhao, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
CATS: Mitigating Correlation Shift for Multivariate Time Series Classification
von: Lin, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Breaking Silos: Adaptive Model Fusion Unlocks Better Time Series Forecasting
von: Liu, Zhining, et al.
Veröffentlicht: (2025)