論文の概要: Parametric Prior Mapping Framework for Non-stationary Probabilistic Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.23402v1
• Date: Fri, 22 May 2026 09:13:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-25 17:29:20.278469
• Title: Parametric Prior Mapping Framework for Non-stationary Probabilistic Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 非定常確率時系列予測のためのパラメトリック事前マッピングフレームワーク
• Authors: Jinglin Li, Jun Tan, QI Fang, Ning Gui,
• Abstract要約: パラメトリック事前マッピング(PPM)は、パラメトリック構造的事前を生成モデリングプロセスに注入するフレームワークである。 PPMは、よく校正された不確実性推定で正確な予測を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.01011081500355
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Effectively modeling non-stationary dynamics in probabilistic multivariate time series(MTS) forecasting requires balancing expressiveness with robustness. Existing parametric approaches benefit from strong inductive biases but lack flexibility, whereas deep generative models struggle to capture complex temporal dependencies without extensive data and computation. We introduce Parametric Prior Mapping (PPM), a framework that injects parametric structural priors into a generative modeling process. Specifically, PPM utilizes a parametric estimator to derive a dynamic, adaptive prior that guides the learning of a complex predictive distribution via a learnable mapping. This design allows the model to retain the efficiency of parametric methods while exploiting the expressive power of generative models. Trained with a hybrid objective, PPM yields precise forecasts with well-calibrated uncertainty estimates. Empirical results show that PPM outperforms existing baselines in handling non-stationary data, offering a superior trade-off between accuracy and computational efficiency. The code is available at https://github.com/ljl8336/PPM.
• Abstract（参考訳）: 確率的多変量時系列(MTS)予測における非定常力学を効果的にモデル化するには、表現性と堅牢性とのバランスが必要である。 既存のパラメトリックアプローチは、強い帰納バイアスの恩恵を受けるが、柔軟性に欠ける。 PPM(Parametric Prior Mapping)は、パラメータ構造的事前を生成的モデリングプロセスに注入するフレームワークである。 具体的には、PPMはパラメトリック推定器を用いて、学習可能な写像を通して複雑な予測分布の学習を誘導する動的で適応的な事前を導出する。 この設計により、生成モデルの表現力を利用してパラメトリック手法の効率を維持することができる。 ハイブリッドな目標で訓練されたPPMは、よく校正された不確実性推定で正確な予測を得る。 実験の結果、PPMは非定常データの処理において既存のベースラインよりも優れており、精度と計算効率のトレードオフが優れていることがわかった。 コードはhttps://github.com/ljl8336/PPMで公開されている。

関連論文リスト

• Prequential posteriors [2.831395148295604]
  逐次的(逐次的)損失関数に基づく前置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置後置 軽度条件下では、事前損失最小化器と、最適予測性能を持つパラメータまわりの逐次後部集中器の両方が有効であることを示す。 本手法は,合成多次元時系列と実世界の気象データセットの両方で検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-21T19:18:19Z)
• Bridging the Last Mile of Prediction: Enhancing Time Series Forecasting with Conditional Guided Flow Matching [9.465542901469815]
  Conditional Guided Flow Matching (CGFM) は、補助的な予測モデルから出力を統合することで、フローマッチングを拡張するモデルに依存しないフレームワークである。 CGFMは、歴史的データを条件とガイダンスの両方に取り入れ、一方の条件付きパスを使用し、アフィンパスを用いて経路空間を拡大する。 データセットとベースラインにわたる実験は、CGFMが常に最先端のモデルより優れており、予測が進んでいることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-09T18:03:31Z)
• Online Variational Sequential Monte Carlo [49.97673761305336]
  我々は,計算効率が高く正確なモデルパラメータ推定とベイジアン潜在状態推定を提供する変分連続モンテカルロ法(VSMC)を構築した。 オンラインVSMCは、パラメータ推定と粒子提案適応の両方を効率よく、完全にオンザフライで実行することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T21:45:38Z)
• Scalable Dynamic Mixture Model with Full Covariance for Probabilistic Traffic Forecasting [14.951166842027819]
  時間変化誤差過程に対するゼロ平均ガウス分布の動的混合を提案する。 提案手法は,学習すべきパラメータを数つ追加するだけで,既存のディープラーニングフレームワークにシームレスに統合することができる。 提案手法を交通速度予測タスク上で評価し,提案手法がモデル水平線を改良するだけでなく,解釈可能な時間相関構造も提供することを発見した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-10T22:50:00Z)
• TACTiS: Transformer-Attentional Copulas for Time Series [76.71406465526454]
  時間変化量の推定は、医療や金融などの分野における意思決定の基本的な構成要素である。 本稿では,アテンションベースデコーダを用いて関節分布を推定する多元的手法を提案する。 本研究では,本モデルが実世界の複数のデータセットに対して最先端の予測を生成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-07T21:37:29Z)
• Probabilistic Gradient Boosting Machines for Large-Scale Probabilistic Regression [51.770998056563094]
  PGBM(Probabilistic Gradient Boosting Machines)は、確率的予測を生成する手法である。 既存の最先端手法と比較してPGBMの利点を実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-03T08:32:13Z)
• Real-time Forecast Models for TBM Load Parameters Based on Machine Learning Methods [6.247628933072029]
  本論文では, TBM運用データに基づいて機械学習(ML)手法を用いて, TBM負荷パラメータのリアルタイム予測モデルを構築する。 モデル複雑性を低減し、一般化を改善するため、予測タスクの本質的特徴を抽出するために、最小絶対縮小および選択法(Lasso)を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-12T07:31:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。