論文の概要: TimeMosaic: Temporal Heterogeneity Guided Time Series Forecasting via Adaptive Granularity Patch and Segment-wise Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.19406v3
• Date: Mon, 10 Nov 2025 13:17:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 14:56:00.175439
• Title: TimeMosaic: Temporal Heterogeneity Guided Time Series Forecasting via Adaptive Granularity Patch and Segment-wise Decoding
• Title（参考訳）: TimeMosaic: Adaptive Granularity PatchとSeegment-wise Decodingによる時間的不均一性ガイド時系列予測
• Authors: Kuiye Ding, Fanda Fan, Chunyi Hou, Zheya Wang, Lei Wang, Zhengxin Yang, Jianfeng Zhan,
• Abstract要約: TimeMosaicは、時間的不均一性に対処することを目的とした予測フレームワークである。 TimeMosaicは、局所情報密度に応じて動的に粒度を調整するために適応パッチ埋め込みを採用している。 我々は,321億の観測値を持つ大規模コーパスを訓練し,最先端のTSFMと性能を比較検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.64798801374117
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Multivariate time series forecasting is essential in domains such as finance, transportation, climate, and energy. However, existing patch-based methods typically adopt fixed-length segmentation, overlooking the heterogeneity of local temporal dynamics and the decoding heterogeneity of forecasting. Such designs lose details in information-dense regions, introduce redundancy in stable segments, and fail to capture the distinct complexities of short-term and long-term horizons. We propose TimeMosaic, a forecasting framework that aims to address temporal heterogeneity. TimeMosaic employs adaptive patch embedding to dynamically adjust granularity according to local information density, balancing motif reuse with structural clarity while preserving temporal continuity. In addition, it introduces segment-wise decoding that treats each prediction horizon as a related subtask and adapts to horizon-specific difficulty and information requirements, rather than applying a single uniform decoder. Extensive evaluations on benchmark datasets demonstrate that TimeMosaic delivers consistent improvements over existing methods, and our model trained on the large-scale corpus with 321 billion observations achieves performance competitive with state-of-the-art TSFMs.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列予測は、金融、交通、気候、エネルギーといった分野において不可欠である。 しかし、既存のパッチベースの手法は一般に固定長セグメンテーションを採用し、局所時間力学の不均一性と予測の不均一性を見越す。 このような設計は、情報密度領域の詳細を失い、安定したセグメントに冗長性を導入し、短期的および長期的水平線の異なる複雑さを捉えることができない。 時間的不均一性に対応するための予測フレームワークであるTimeMosaicを提案する。 TimeMosaicは適応的なパッチ埋め込みを採用し、局所的な情報密度に応じて粒度を動的に調整し、時間的連続性を維持しながら、構造的明瞭さとモチーフ再利用のバランスをとる。 さらに、各予測水平線を関連するサブタスクとして扱い、単一の均一デコーダを適用するのではなく、水平線固有の難易度と情報要件に適応するセグメントワイズデコーダを導入している。 ベンチマークデータセットの大規模な評価は,TimeMosaicが既存の手法よりも一貫した改善を実現していることを示している。

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