論文の概要: MAESTRO: Multi-modal Adaptive Ensemble for Spectro-Temporal Robust Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08578v1
• Date: Wed, 10 Sep 2025 13:27:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-11 15:16:52.432193
• Title: MAESTRO: Multi-modal Adaptive Ensemble for Spectro-Temporal Robust Optimization
• Title（参考訳）: MAESTRO: スペクトル時間ロバスト最適化のためのマルチモーダル適応アンサンブル
• Authors: Hong Liu,
• Abstract要約: MAESTROは、分光時間ロバスト最適化のためのマルチモーダル適応アンサンブルである。 監視、Web検索トレンド、気象データを含むマルチモーダル入力を適応的に融合することで、ロバスト性を実現する。 高い競争性能を示し、優れたモデル適合性と相対的精度を示し、最先端のR-square 0.956を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.9178861117391675
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Timely and robust influenza incidence forecasting is critical for public health decision-making. To address this, we present MAESTRO, a Multi-modal Adaptive Ensemble for Spectro-Temporal Robust Optimization. MAESTRO achieves robustness by adaptively fusing multi-modal inputs-including surveillance, web search trends, and meteorological data-and leveraging a comprehensive spectro-temporal architecture. The model first decomposes time series into seasonal and trend components. These are then processed through a hybrid feature enhancement pipeline combining Transformer-based encoders, a Mamba state-space model for long-range dependencies, multi-scale temporal convolutions, and a frequency-domain analysis module. A cross-channel attention mechanism further integrates information across the different data modalities. Finally, a temporal projection head performs sequence-to-sequence forecasting, with an optional estimator to quantify prediction uncertainty. Evaluated on over 11 years of Hong Kong influenza data (excluding the COVID-19 period), MAESTRO shows strong competitive performance, demonstrating a superior model fit and relative accuracy, achieving a state-of-the-art R-square of 0.956. Extensive ablations confirm the significant contributions of both multi-modal fusion and the spectro-temporal components. Our modular and reproducible pipeline is made publicly available to facilitate deployment and extension to other regions and pathogens.Our publicly available pipeline presents a powerful, unified framework, demonstrating the critical synergy of advanced spectro-temporal modeling and multi-modal data fusion for robust epidemiological forecasting.
• Abstract（参考訳）: タイムリーで堅牢なインフルエンザの流行予測は公衆衛生上の決定に不可欠である。 そこで本稿では,分光時間ロバスト最適化のためのマルチモーダル適応アンサンブルであるMAESTROを提案する。 MAESTROは、監視、Web検索トレンド、気象データを含むマルチモーダル入力を適応的に融合し、総合的な分光時空間アーキテクチャを活用することでロバスト性を実現する。 モデルはまず時系列を季節成分とトレンド成分に分解する。 次にこれらはTransformerベースのエンコーダ、長距離依存関係のためのMamba状態空間モデル、マルチスケールの時間的畳み込み、周波数領域分析モジュールを組み合わせたハイブリッド機能拡張パイプラインを通じて処理される。 チャネル間アテンション機構は、異なるデータモダリティにまたがる情報をさらに統合する。 最後に、時間予測ヘッドは、予測不確かさを定量化するオプション推定器を備えたシーケンス・ツー・シーケンス予測を行う。 香港のインフルエンザデータ(新型コロナウイルス(COVID-19)期間を除く)の11年以上にわたって評価され、MAESTROは強力な競争力を示し、より優れたモデル適合と相対的精度を示し、最先端のR-square 0.956を達成している。 大規模なアブレーションは、多モード融合と分光時相成分の両方の重要な寄与を裏付ける。 我々の利用可能なパイプラインは、強力な統合されたフレームワークを示し、高度な分光時間モデリングと堅牢な疫学予測のためのマルチモーダルデータ融合の批判的な相乗効果を示す。

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