Taxonomy-Conditioned Hierarchical Bayesian TSB Models for Heterogeneous Intermittent Demand Forecasting
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Bai, Zong-Han, Chu, Po-Yen |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
FinTSB: A Comprehensive and Practical Benchmark for Financial Time Series Forecasting
di: Hu, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Switch-Hurdle: A MoE Encoder with AR Hurdle Decoder for Intermittent Demand Forecasting
di: Muşat, Fabian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Muşat, Fabian, et al.
Pubblicazione: (2026)
Hierarchical Neural Additive Models for Interpretable Demand Forecasts
di: Feddersen, Leif, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Feddersen, Leif, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hierarchical Industrial Demand Forecasting with Temporal and Uncertainty Explanations
di: Kamarthi, Harshavardhan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kamarthi, Harshavardhan, et al.
Pubblicazione: (2026)
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)
ICU-TSB: A Benchmark for Temporal Patient Representation Learning for Unsupervised Stratification into Patient Cohorts
di: Proios, Dimitrios, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Proios, Dimitrios, et al.
Pubblicazione: (2025)
Coherent Hierarchical Probabilistic Forecasting of Electric Vehicle Charging Demand
di: Zheng, Kedi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zheng, Kedi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Matrix Profile for Time-Series Anomaly Detection: A Reproducible Open-Source Benchmark on TSB-AD
di: Yeh, Chin-Chia Michael
Pubblicazione: (2026)
di: Yeh, Chin-Chia Michael
Pubblicazione: (2026)
Reduced Order Modeling for Tsunami Forecasting with Bayesian Hierarchical Pooling
di: Coffing, Shane X., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Coffing, Shane X., 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)
How Useful is Intermittent, Asynchronous Expert Feedback for Bayesian Optimization?
di: Kristiadi, Agustinus, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kristiadi, Agustinus, et al.
Pubblicazione: (2024)
Crowdsourcing with Difficulty: A Bayesian Rating Model for Heterogeneous Items
di: Han, Seong Woo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Han, Seong Woo, et al.
Pubblicazione: (2024)
News and Load: Social and Economic Drivers of Regional Multi-horizon Electricity Demand Forecasting
di: Bai, Yun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bai, Yun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Conditional Hierarchical Bayesian Tucker Decomposition for Genetic Data Analysis
di: Sandler, Adam, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Sandler, Adam, et al.
Pubblicazione: (2019)
Leveraging Hierarchical Taxonomies in Prompt-based Continual Learning
di: Tran, Quyen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tran, Quyen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning Bayesian Networks with Heterogeneous Agronomic Data Sets via Mixed-Effect Models and Hierarchical Clustering
di: Valleggi, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Valleggi, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2023)
Probabilistic Demand Forecasting with Graph Neural Networks
di: Kozodoi, Nikita, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kozodoi, Nikita, et al.
Pubblicazione: (2024)
Local vs. Global Models for Hierarchical Forecasting
di: Yingjie, Zhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yingjie, Zhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hierarchical Forecasting at Scale
di: Sprangers, Olivier, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Sprangers, Olivier, et al.
Pubblicazione: (2023)
Hierarchical Contrastive Learning Enhanced Heterogeneous Graph Neural Network
di: Liu, Nian, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Nian, et al.
Pubblicazione: (2023)
Foundation Models for Demand Forecasting via Dual-Strategy Ensembling
di: Yang, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
TELEClass: Taxonomy Enrichment and LLM-Enhanced Hierarchical Text Classification with Minimal Supervision
di: Zhang, Yunyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Yunyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Measuring Time Series Forecast Stability for Demand Planning
di: Klee, Steven, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Klee, Steven, et al.
Pubblicazione: (2025)
NetBurst: Event-Centric Forecasting of Bursty, Intermittent Time Series
di: Guthula, Satyandra, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guthula, Satyandra, et al.
Pubblicazione: (2025)
Cold-Start Forecasting of New Product Life-Cycles via Conditional Diffusion Models
di: Zhou, Ruihan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhou, Ruihan, et al.
Pubblicazione: (2026)
HierarchicalForecast: A Reference Framework for Hierarchical Forecasting in Python
di: Olivares, Kin G., et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Olivares, Kin G., et al.
Pubblicazione: (2022)
ReActXGB: A Hybrid Binary Convolutional Neural Network Architecture for Improved Performance and Computational Efficiency
di: Chu, Po-Hsun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chu, Po-Hsun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Demand Forecasting for Platelet Usage: from Univariate Time Series to Multivariate Models
di: Motamedi, Maryam, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Motamedi, Maryam, et al.
Pubblicazione: (2021)
On Electric Vehicle Energy Demand Forecasting and the Effect of Federated Learning
di: Tritsarolis, Andreas, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tritsarolis, Andreas, et al.
Pubblicazione: (2026)
Any-Quantile Probabilistic Forecasting of Short-Term Electricity Demand
di: Smyl, Slawek, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Smyl, Slawek, et al.
Pubblicazione: (2024)
PHAT: Modeling Period Heterogeneity for Multivariate Time Series Forecasting
di: Ma, Jiaming, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ma, Jiaming, et al.
Pubblicazione: (2026)
Adaptive Two-Stage Cloud Resource Scaling via Hierarchical Multi-Indicator Forecasting and Bayesian Decision-Making
di: Luo, Yang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Luo, Yang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Transfer Learning for Bayesian Optimization on Heterogeneous Search Spaces
di: Fan, Zhou, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Fan, Zhou, et al.
Pubblicazione: (2023)
Learning Hierarchical Knowledge in Text-Rich Networks with Taxonomy-Informed Representation Learning
di: Liu, Yunhui, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Yunhui, et al.
Pubblicazione: (2026)
Demystify Protein Generation with Hierarchical Conditional Diffusion Models
di: Ling, Zinan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ling, Zinan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Hierarchical Conditional Multi-Task Learning for Streamflow Modeling
di: Xu, Shaoming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Shaoming, et al.
Pubblicazione: (2024)
Conformalized Adaptive Forecasting of Heterogeneous Trajectories
di: Zhou, Yanfei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Yanfei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Forecasting Monthly Residential Natural Gas Demand Using Just-In-Time-Learning Modeling
di: Alakent, Burak, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Alakent, Burak, et al.
Pubblicazione: (2025)
Forecasting Oncology Demand Trends with Boosting-Based Bayesian Conjugate Models
di: Neto, Ademir Batista dos Santos, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Neto, Ademir Batista dos Santos, et al.
Pubblicazione: (2026)
Zero-Shot Hierarchical Classification on the Common Procurement Vocabulary Taxonomy
di: Moiraghi, Federico, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Moiraghi, Federico, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
FinTSB: A Comprehensive and Practical Benchmark for Financial Time Series Forecasting
di: Hu, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Switch-Hurdle: A MoE Encoder with AR Hurdle Decoder for Intermittent Demand Forecasting
di: Muşat, Fabian, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Hierarchical Neural Additive Models for Interpretable Demand Forecasts
di: Feddersen, Leif, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Hierarchical Industrial Demand Forecasting with Temporal and Uncertainty Explanations
di: Kamarthi, Harshavardhan, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Improving Forecasts for Heterogeneous Time Series by "Averaging", with Application to Food Demand Forecast
di: Neubauer, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2023)