Un desglose de series temporales espaciales-temporales para mejorar la predicción de canales independientes
Autores: Yu, Yue; Loskot, Pavel; Zhang, Wenbin; Zhang, Qi; Gao, Yu
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Un desglose de series temporales espaciales-temporales para mejorar la predicción de canales independientes
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Pronóstico
Series temporales multivariadas
Componentes espacio-temporales
Muestras multivariadas
Funciones de Modo Intrínseco
Descomposición de Modo Empírico
Predictores univariados
Tamaño del símbolo
Optimización bayesiana
Reordenamiento de canales
Marco de pronóstico
Conjunto de datos de EEG
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
La previsión de series temporales multivariadas es una tarea fundamental en el control de sistemas multi-sensor. La previsión conjunta de todos los canales puede ser demasiado compleja, mientras que prever los canales de forma independiente puede hacer que se pasen por alto importantes interdependencias espaciales. En este documento, mejoramos el rendimiento de los algoritmos de previsión de un solo canal diseñando un front-end interpretable que extrae los componentes espacio-temporales de la serie temporal multivariada de entrada.
Descripción
La previsión de series temporales multivariadas es una tarea fundamental en el control de sistemas multi-sensor. La previsión conjunta de todos los canales puede ser demasiado compleja, mientras que prever los canales de forma independiente puede hacer que se pasen por alto importantes interdependencias espaciales. En este documento, mejoramos el rendimiento de los algoritmos de previsión de un solo canal diseñando un front-end interpretable que extrae los componentes espacio-temporales de la serie temporal multivariada de entrada.