論文の概要: Signals, Concepts, and Laws: Toward Universal, Explainable Time-Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01407v2
• Date: Sat, 27 Sep 2025 08:22:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 20:10:04.496137
• Title: Signals, Concepts, and Laws: Toward Universal, Explainable Time-Series Forecasting
• Title（参考訳）: 信号・概念・法則:普遍的で説明可能な時系列予測に向けて
• Authors: Hongwei Ma, Junbin Gao, Minh-Ngoc Tran,
• Abstract要約: 時系列予測のためのドメイン・ユニバーサル・ODE正規化・解釈可能・概念変換器であるDORICを提案する。 我々は、第一原理制約を基礎とした微分可能残差を強制しながら、5つの自己監督的ドメインに依存しない概念を通して予測を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.81144259926765
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate, explainable and physically credible forecasting remains a persistent challenge for multivariate time-series whose statistical properties vary across domains. We propose DORIC, a Domain-Universal, ODE-Regularized, Interpretable-Concept Transformer for Time-Series Forecasting that generates predictions through five self-supervised, domain-agnostic concepts while enforcing differentiable residuals grounded in first-principles constraints.
• Abstract（参考訳）: 正確な、説明可能な、物理的に信頼できる予測は、領域によって異なる統計特性を持つ多変量時系列に対して永続的な課題である。 DORIC(Domain-Universal, ODE-Regularized, Interpretable-Concept Transformer for Time-Series Forecasting)を提案する。

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