arXiv ID:
2602.05389
arXiv 提交日期: 2026-02-05
一种基于分解的多元时间序列预测状态空间模型 / A Decomposition-based State Space Model for Multivariate Time-Series Forecasting
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一个名为DecompSSM的新模型,它通过三个并行的深度状态空间分支分别捕捉时间序列的趋势、季节性和不规则残差成分,并利用跨变量信息共享和自适应时间尺度,显著提升了多元时间序列在多个领域的预测精度。