論文の概要: AI Foundation Model for Time Series with Innovations Representation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.01560v1
- Date: Thu, 02 Oct 2025 01:14:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.933197
- Title: AI Foundation Model for Time Series with Innovations Representation
- Title（参考訳）: AI Foundation Model for Time Series with Innovations Representation
- Authors: Lang Tong, Xinyi Wang,
- Abstract要約: 本稿では,工学的応用における時系列のための人工知能(AI)基盤モデルを提案する。
エンジニアリングモニタリングと制御のための革新表現に基づく生成事前学習トランスである時系列GPT(TS-GPT)を提案する。
本稿では,米国独立系事業者の歴史的データを用いたリアルタイム位置情報の限界価格予測におけるTS-GPTの有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.775666637851711
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper introduces an Artificial Intelligence (AI) foundation model for time series in engineering applications, where causal operations are required for real-time monitoring and control. Since engineering time series are governed by physical, rather than linguistic, laws, large-language-model-based AI foundation models may be ineffective or inefficient. Building on the classical innovations representation theory of Wiener, Kallianpur, and Rosenblatt, we propose Time Series GPT (TS-GPT) -- an innovations-representation-based Generative Pre-trained Transformer for engineering monitoring and control. As an example of foundation model adaptation, we consider Probabilistic Generative Forecasting, which produces future time series samples from conditional probability distributions given past realizations. We demonstrate the effectiveness of TS-GPT in forecasting real-time locational marginal prices using historical data from U.S. independent system operators.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,リアルタイム監視と制御に因果操作が必要となる,エンジニアリングアプリケーションにおける時系列のための人工知能(AI)基盤モデルを提案する。
工学の時系列は言語ではなく物理的に制御されるため、大言語モデルに基づくAI基盤モデルは非効率または非効率である。
Weener, Kallianpur, Rosenblattの古典的革新表現理論に基づいて, 工学的モニタリングと制御のための革新的表現に基づく生成事前学習トランスである時系列GPT(TS-GPT)を提案する。
基礎モデル適応の例として,過去の実現した条件付き確率分布から将来の時系列サンプルを生成する確率的生成予測を考える。
本稿では,米国独立系事業者の歴史的データを用いたリアルタイム位置情報の限界価格予測におけるTS-GPTの有効性を示す。
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