arXiv:2602.21498v1 Тип объявления: новое Аннотация: Нерегулярные многомерные временные ряды (Irregular Multivariate Time Series, IMTS) характеризуются неравномерными интервалами между последовательными временными метками, которые несут информацию о шаблоне дискретизации, ценную и информативную для обучения временным и межпеременным зависимостям. Кроме того, IMTS часто демонстрируют разнообразные зависимости на нескольких временных масштабах. Однако многие существующие многомасштабные методы для IMTS используют ресэмплинг для получения грубого ряда, что может изменять исходные временные метки и нарушать информацию о шаблоне дискретизации. Чтобы решить эту проблему, мы предлагаем ReIMTS — рекурсивный многомасштабный подход моделирования для прогнозирования нерегулярных многомерных временных рядов. Вместо ресэмплинга ReIMTS сохраняет временные метки без изменений и рекурсивно разделяет каждый образец на подобразцы с постепенно сокращающимися временными периодами. На основе исходных времен
📰 Обучение рекурсивным многомасштабным представлениям для прогнозирования нерегулярных многомерных временных рядов
26 февраля26 фев
1 мин