FRWKV:Frequency-Domain Linear Attention for Long-Term Time Series Forecasting
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Yang, Qingyuan, Deng, Shizhuo, Chen, Dongyue, Teng, Da, Gan, Zehua |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
FRWKV+: Adaptive Periodic-Position Branch Interaction for Frequency-Space Linear Time Series Forecasting
von: Yang, Qingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yang, Qingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
TFKAN: Time-Frequency KAN for Long-Term Time Series Forecasting
von: Kui, Xiaoyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kui, Xiaoyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
BEAT: Balanced Frequency Adaptive Tuning for Long-Term Time-Series Forecasting
von: Li, Zhixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Zhixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Dualformer: Time-Frequency Dual Domain Learning for Long-term Time Series Forecasting
von: Bai, Jingjing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bai, Jingjing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Disentangled Parameter-Efficient Linear Model for Long-Term Time Series Forecasting
von: Zhao, Yuang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Yuang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Hierarchical Classification Auxiliary Network for Time Series Forecasting
von: Sun, Yanru, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Yanru, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Frequency-Aware Attention-LSTM for PM$_{2.5}$ Time Series Forecasting
von: Lu, Jiahui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lu, Jiahui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fre-CW: Targeted Attack on Time Series Forecasting using Frequency Domain Loss
von: Feng, Naifu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Feng, Naifu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Does Long-Term Series Forecasting Need Complex Attention and Extra Long Inputs?
von: Liang, Daojun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Liang, Daojun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
ATFNet: Adaptive Time-Frequency Ensembled Network for Long-term Time Series Forecasting
von: Ye, Hengyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ye, Hengyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Unlocking the Power of LSTM for Long Term Time Series Forecasting
von: Kong, Yaxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kong, Yaxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Loss Shaping Constraints for Long-Term Time Series Forecasting
von: Hounie, Ignacio, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hounie, Ignacio, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FredNormer: Frequency Domain Normalization for Non-stationary Time Series Forecasting
von: Piao, Xihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Piao, Xihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ReNF: Rethinking the Design of Neural Long-Term Time Series Forecasters
von: Lu, Yihang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lu, Yihang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
There are no Champions in Supervised Long-Term Time Series Forecasting
von: Brigato, Lorenzo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Brigato, Lorenzo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Boosting MLPs with a Coarsening Strategy for Long-Term Time Series Forecasting
von: Bian, Nannan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bian, Nannan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Frequency-Constrained Learning for Long-Term Forecasting
von: Kong, Menglin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kong, Menglin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AverageTime: Enhance Long-Term Time Series Forecasting with Simple Averaging
von: Zhao, Gaoxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Gaoxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Logo-LLM: Local and Global Modeling with Large Language Models for Time Series Forecasting
von: Ou, Wenjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ou, Wenjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Multi-scale Representation Learning Framework for Long-Term Time Series Forecasting
von: Gao, Boshi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gao, Boshi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MoFE-Time: Mixture of Frequency Domain Experts for Time-Series Forecasting Models
von: Liu, Yiwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Yiwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FAITH: Frequency-domain Attention In Two Horizons for Time Series Forecasting
von: Li, Ruiqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Ruiqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Power of Architecture: Deep Dive into Transformer Architectures for Long-Term Time Series Forecasting
von: Shen, Lefei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shen, Lefei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Accelerating Long-Term Molecular Dynamics with Physics-Informed Time-Series Forecasting
von: Le, Hung, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Le, Hung, et al.
Veröffentlicht: (2025)
BSAT: B-Spline Adaptive Tokenizer for Long-Term Time Series Forecasting
von: Reinwardt, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Reinwardt, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Modeling Temporal Dependencies within the Target for Long-Term Time Series Forecasting
von: Xiong, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xiong, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
WPMixer: Efficient Multi-Resolution Mixing for Long-Term Time Series Forecasting
von: Murad, Md Mahmuddun Nabi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Murad, Md Mahmuddun Nabi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FAiT: Frequency-Aware Inverted Transformer for Multivariate Time Series Forecasting
von: He, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: He, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Mixture-of-Linear-Experts for Long-term Time Series Forecasting
von: Ni, Ronghao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ni, Ronghao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Frequency Adaptive Normalization For Non-stationary Time Series Forecasting
von: Ye, Weiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ye, Weiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
OLinear: A Linear Model for Time Series Forecasting in Orthogonally Transformed Domain
von: Yue, Wenzhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yue, Wenzhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Time Evidence Fusion Network: Multi-source View in Long-Term Time Series Forecasting
von: Zhan, Tianxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhan, Tianxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Three-Stage Learning Unlocks Strong Performance in Simple Models for Long-Term Time Series Forecasting
von: Yu, Zhenan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yu, Zhenan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
HADL Framework for Noise Resilient Long-Term Time Series Forecasting
von: Dey, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dey, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Leveraging Multivariate Long-Term History Representation for Time Series Forecasting
von: Zhang, Huiliang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Huiliang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
WinNet: Make Only One Convolutional Layer Effective for Time Series Forecasting
von: Ou, Wenjie, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ou, Wenjie, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Learning Pattern-Specific Experts for Time Series Forecasting Under Patch-level Distribution Shift
von: Sun, Yanru, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Yanru, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CT-PatchTST: Channel-Time Patch Time-Series Transformer for Long-Term Renewable Energy Forecasting
von: Lu, Kuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lu, Kuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Exploiting the Prior of Generative Time Series Imputation
von: Miao, YuYang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Miao, YuYang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Unified Frequency Domain Decomposition Framework for Interpretable and Robust Time Series Forecasting
von: He, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: He, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
FRWKV+: Adaptive Periodic-Position Branch Interaction for Frequency-Space Linear Time Series Forecasting
von: Yang, Qingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
TFKAN: Time-Frequency KAN for Long-Term Time Series Forecasting
von: Kui, Xiaoyan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
BEAT: Balanced Frequency Adaptive Tuning for Long-Term Time-Series Forecasting
von: Li, Zhixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Dualformer: Time-Frequency Dual Domain Learning for Long-term Time Series Forecasting
von: Bai, Jingjing, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Disentangled Parameter-Efficient Linear Model for Long-Term Time Series Forecasting
von: Zhao, Yuang, et al.
Veröffentlicht: (2024)