arXiv Artificial Intelligence· Sarang Rajendra Patil, Vishal Fenn, Mengjia Xu·· 18 小时前AI 评分24
HyperForecast：基于可学习分解与流形动力学的双曲时间序列预测框架
Hyperbolic Time Series Forecasting with Learnable Decomposition and Manifold Dynamics
AI 导读
HyperForecast 是首个在双曲空间中运行的长时程时间序列预测（LTSF）框架，将分解后的时序片段嵌入 Poincaré 球，用径向距离刻画频率层级。它提供两种流形动力学变体：基于 Poincaré 残差动力学的自回归预测，以及并行预测全部未来片段的非自回归预测。在 11 个长时程预测基准中的 9 个上优于现有及 SOTA 基线，长时程均方误差最多降低 58%。
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