Time Series Analysis

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RESEARCHarXiv CS.LG·19h atrás

TriHead-GAN: A Generative Adversarial Network with Triple-Head Discriminator for Carbon Emission Time Series Generation

O TriHead-GAN propõe uma Rede Adversarial Generativa baseada em Transformer com um discriminador de três cabeças para resolver a escassez de dados de emissão de carbono a nível urbano. Este framework melhora a geração de séries temporais ao preservar melhor as correlações entre variáveis e a variabilidade realista em comparação com os modelos existentes.

deep learning Carbon Emissions Time Series Analysis Climate AI

RESEARCHarXiv CS.LG·21/04/2026

CGCMA: Conditionally-Gated Cross-Modal Attention for Event-Conditioned Asynchronous Fusion

Este artigo estuda o alinhamento assíncrono em aprendizado multimodal, onde um fluxo primário denso é fundido com contexto externo esporádico, exigindo que os modelos raciocinem sobre frescor e confiança. Ele propõe CGCMA (Conditionally-Gated Cross-Modal Attention), um modelo que separa o aterramento condicionado a texto do controle de confiança consciente do atraso, testado em mercados de criptomoedas.

multimodal AI machine learning attention mechanisms Time Series Analysis

RESEARCHarXiv CS.LG·11d atrás

Continuity and Ordinality Matter: Constraining Time Series Tokens for Effective Time Series Analysis with Large Language Models

Este artigo apresenta o COM (Continuity and Ordinality Matter), uma estratégia que integra restrições geométricas na inicialização e treinamento de modelos de linguagem grandes baseados em tokens (TS-LLMs) para análise de séries temporais. A pesquisa demonstra que preservar a continuidade e a ordinalidade nos embeddings de tokens melhora significativamente o desempenho e a generalizabilidade desses modelos.

machine learning Tokenization large language models Time Series Analysis

RESEARCHarXiv CS.LG·12d atrás

Comparative Analysis of Liquid Neural Networks and LSTM for Sequential Pattern Recognition: Robustness, Efficiency, and Clinical Utility

As Redes Neurais Líquidas (LNNs) abordam a dinâmica temporal contínua modelando a evolução do estado oculto como uma equação diferencial, ao contrário das RNNs e LSTMs. Este estudo compara LNNs com LSTMs em quatro modalidades sequenciais, destacando a eficiência de parâmetros superior e a robustez dos LNNs, especialmente em domínios temporais nativos e ambientes clínicos.

neural networks Clinical AI deep learning machine learning

RESEARCHarXiv CS.LG·22/04/2026

Beyond Coefficients: Forecast-Necessity Testing for Interpretable Causal Discovery in Nonlinear Time-Series Models

Este artigo propõe um novo método chamado teste de necessidade de previsão para a descoberta causal interpretável em modelos de séries temporais não lineares. Ele visa ir além dos coeficientes tradicionais para entender melhor as relações causais complexas.

nonlinear models Causal Discovery interpretable AI Time Series Analysis

DOCTowards Data Science·03/02/2025

How to Find Seasonality Patterns in Time Series

Este conteúdo explica como encontrar padrões de sazonalidade em séries temporais usando a Transformada de Fourier.

Fourier Transform data science Time Series Analysis Seasonality

DOCKDNuggets·28d atrás

5 Useful Python Scripts for Time Series Analysis

Este artigo apresenta cinco scripts Python práticos projetados para análise de séries temporais, uma tarefa comum em vários campos como finanças, operações, engenharia e pesquisa. Estes scripts visam cobrir desafios analíticos frequentemente encontrados com dados de séries temporais.

Scripts Data Analysis Programming Python

5 Useful Python Scripts for Time Series Analysis

RESEARCHarXiv CS.AI·22/04/2026

On Solving the Multiple Variable Gapped Longest Common Subsequence Problem

Este artigo aborda o problema da Subsequência Comum Mais Longa com Lacunas Variáveis (VGLCS), uma generalização do LCS com restrições de lacunas flexíveis, relevante para a comparação de sequências moleculares e análise de séries temporais. É proposto um framework de busca baseado em grafos de estado com uma estratégia de busca em feixe iterativa para gerenciar a explosão combinatória e encontrar soluções de alta qualidade.

search algorithms Optimization Algorithms Time Series Analysis